Scikit-learn: anaconda / MKLでビルドする方法がわかりません

どのようにインストールしましたか？

私の場合はかなり自動ですライセンスファイルを追加して実行するだけです
コンダアップグレード（またはそのようなもの）

私もそうしました、そしてそれは私にmklでnumpyを与えます。 しかし、sklearnをコンパイルしようとすると、インポート時にリンクエラーが発生します。

わからない。 たぶんあなたのローカルpythonとanacondaとの競合
セットアップ中:(

うーん、多分私はLD_LIBRARY_PATHか何かを設定する必要がありますか？

私は私のようなものに設定しました

LD_LIBRARY_PATH = $ {LD_LIBRARY_PATH}：/ u / kkastne / miniconda / lib /

ただし、他のライブラリから他のライブラリが見つかった場合は、順序付けが重要になる可能性があります。
Pythonが最初にインストールされます。

5：01 PMで水曜日、2015年7月29日には、アンドレアス・ミューラー[email protected]
書きました：

うーん、多分私はLD_LIBRARY_PATHか何かを設定する必要がありますか？

—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046#issuecomment -126094651
。

それは、システムnumpyとLD_LIBRARY_PATHを混同した組み合わせでした...いつも楽しいです....ノイズをお詫びします。

同じ問題が発生しています。 @amueller Noobの質問：どこでミックスアップを検索しますか？ （ld_lib_path）

私は同じ問題を抱えており、anacondaでpyinstallerを使用してプログラムをコンパイルしています。 特定のマシンで実行すると、上記のエラーが発生します。 私の場合、$ LD_LIBRARY_PATHをエコーすると、システムマネージャーがいくつかのプログラムを機能させるために設定したパスがいくつか表示されます。 それをanacondalibパスに設定し、空のままにしようとしましたが、エラーが発生し続けます。

新しいエラーがあると思います。travisインスタンスで取得しました。

問題はいつ発生しますか？ 私の場合、conda install numpyでインストールでき、エラーメッセージが表示されなかったためです。 その後、pyinstallerを使用して1ファイルのバイナリを正常に生成しました。 実行可能ファイルを実際に使用しているときに、ある時点で、Biopythonコードを呼び出すとエラーが発生します。 ですから、実行時にコードをテストするときにも問題が発生していると思いますよね？

condaのインストールを確認すると、libmkl_avx2.soとlibmkl_def.soの両方が$ home / anaconda2 / libフォルダーにあります。 また、pyintallerスペックファイルにバイナリとしてファイルを追加しようとしましたが、どれも機能しません...

新しいエラーがあると思います。travisインスタンスで取得しました。

@amueller私はこのエラーを見ました：

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so.

トラビスでも。 私が収集できたものから、それはnumpy1.10.2がいくつかのmklのものを失ったことが原因でした。 numpy1.10.4は問題ありませんでした。 これはhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/6508#issuecomment-194908920に記載されてい

記録のために、anaconda（MKLの有無にかかわらず）を使用してscikit-learnを構築するためにLD_LIBRARY_PATHを設定する必要はありませんでした。

@clacriはscikit-learnに関連する問題ですか？ そうでない場合は、pyinstallerまたはBiopythonの人々に質問する必要があるようです...

私が収集できたものから、それはnumpy1.10.2がいくつかのmklのものを失ったことが原因でした。

これが私のマシンの問題を再現するスニペットです：

conda create -n mkl --yes python=3.5 pip nose numpy=1.10.2 scipy=0.16.1 cython=0.23.4 mkl
. activate mkl
cd ~/dev/scikit-learn
make in
python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1'

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_mc3.so or libmkl_def.so.

いいえ、その通りです。 私は彼らの問題リストに投稿する必要があります。 ここで指摘されたエラーが同じであり、anacondaを使用しているときにも同じであることがわかったので、関連しているのではないかと思いました。 他のmklライブラリでも同様の問題があるように思われるため、すでにpyinstallerプロジェクトについて質問しました。 いずれにせよ、anacondaでnumpyバージョンを確認したところ、1.10.4です。 とにかくありがとう ：）

念のため、参照されているコメントを参照して、Anacondaブログで、ライブラリのmklバージョンを非アクティブ化する方法を説明している投稿を見つけました（https://www.continuum.io/blog/developer-blog/anaconda-25 -release-now-mkl-optimizations）そして今では少なくとも動作するバージョンをコンパイルすることができます。 ありがとう！

同じ問題があるので、conda installnomklでmklをオフにします。 私は今幸せです。 この問題が修正された場合は、再度オンにできるように共有してください。 この問題を詳しく説明していただきありがとうございます。

同じ問題

上記のリンクをたどって、私の問題を解決しました。 ありがとう。

少なくとも私にとっては、今は解決されました。 新しいnumpy11で試すことができます。
10：42 PMでの水、2016年4月27日にはgjzhu [email protected]書きました：

同じ問題。 どう対処したらいいのかわからない。

—
コメントしたのでこれを受け取っています。
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046#issuecomment -215292024

ソンジン（ジェームズ）キム博士

ポスドク、ハーバード大学のCCB

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[ウェブ] http://aspuru.chem.harvard.edu/james-sungjin-kim/

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【代替メール】ジャメソンジン。 [email protected]

conda install numpy
私のエラーを修正しました

良い。 前に述べたように、それは私にとっても機能します。

火、2016年5月3日には午前11時26 AMでalinabeeの[email protected]は書きました：

conda install numpy
私のエラーを修正しました

—
コメントしたのでこれを受け取っています。
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046#issuecomment -216563766

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【代替メール】ジャメソンジン。 [email protected]

こんにちは、

デフォルトでmklが有効になっているAnaconda4.0.0には、この問題があることに注意してください。
問題は確かにAnacondaにあります。これは、@ pcgreatによって上記で提案されたpythonsklearnテストで再現できるためです。

実際の問題は、Anacondaがmklとリンクしているが、libmkl_core.soとはリンクしていないため、シンボルが欠落しているため、次のコマンドを実行すると確認できます。

$ LD_DEBUG=symbols python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1' 2>&1 | grep -i error
      2200:     /opt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/special/../../../../libmkl_avx.so: error: symbol lookup error: undefined symbol: mkl_dft_fft_fix_twiddle_table_32f (fatal)

パフォーマンスを向上させたいので、mklをアンインストールしたくなかったので、実行前にlibmkl_core.soをプリロードするという回避策を見つけました。

$ python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1'
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx.so or libmkl_def.so.
$

$ LD_PRELOAD=/opt/anaconda/lib/libmkl_core.so python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1'
$

よろしく、
ヤニール。

それはとても素晴らしい解決策の考えです。

7:00時水曜、2016年5月11日にyanirj [email protected]書きました：

こんにちは、

mklが有効になっているAnaconda4.0.0が付属していることに注意してください。
デフォルトでは、この問題があります。
問題は確かにAnacondaにあります。これは、
@pcgreatによって上記で提案されたpythonsklearnテスト
https://github.com/pcgreat。

実際の問題は、Anacondaがmklとリンクしているが、リンクしていないことです。
libmkl_core.soであるため、シンボルが欠落しており、次のコマンドを実行すると表示されます。

$ LD_DEBUG = symbol python -c'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1 '2>＆1 | grep-iエラー
2200：/opt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/special /../../../../ libmkl_avx.so：エラー：シンボルルックアップエラー：未定義のシンボル：mkl_dft_fft_fix_twiddle_table_32f（致命的）

パフォーマンスを向上させたいので、mklをアンインストールしたくありませんでした。
だから私は私のために働いた回避策を見つけました-前にlibmkl_core.soをプリロードします
実行。

$ python -c'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1 '
Intel MKL致命的エラー：libmkl_avx.soまたはlibmkl_def.soをロードできません。
$

$ LD_PRELOAD = /opt/anaconda/lib/libmkl_core.so python -c'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1 '
$

よろしく、
ヤニール。

—
コメントしたのでこれを受け取っています。
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046#issuecomment -218427199

ソンジン（ジェームズ）キム博士

ポスドク、ハーバード大学のCCB

[email protected]

[ウェブ] http://aspuru.chem.harvard.edu/james-sungjin-kim/

[Linkedin] https://www.linkedin.com/in/jamessungjinkim

[Facebook] https://www.facebook.com/jamessungjin.kim

【代替メール】ジャメソンジン。 [email protected]

最新の利用可能なパッケージを使用しているにもかかわらず、同じ問題が発生しました。 解決策は私が思っていたよりも簡単でした。何らかの理由で、AnacondaはMKL対応バージョンのnumpy / scipyスタックをインストールしましたが、実際にはmkl自体はインストールしませんJupyterの最小限のノートブックスタックに基づいてDockerイメージを構築するときに見たものです。

単純なconda install --yes mkl mkl-service解決しました。

ライブラリがプリロードされた状態でipythonターミナルを開いていたところ、pcaルーチンの1つを実行すると、次のエラーが発生しました。
：
/ home / rp2801 / anaconda2 / bin / python：シンボルルックアップエラー：/home/rp2801/anaconda2/lib/libmkl_core.so：未定義のシンボル：mkl_serv_get_max_threads
ipythonターミナルを次のように開きました
$ LD_PRELOAD = /path/to/libmkl_core.so ipython

https://www.continuum.io/blog/developer-blog/anaconda-25-release-now-mkl-optimizations
このリンクは問題を解決しました

同じエラーが発生していました。 以前に構築されたcvxoptへのMKL切り替えを削除する代わりに、私にとっても問題が解決しました。

conda install cvxopt = 1.1.8 = py35_0

私は問題をうまく解決しました、これはチュートリアルhttps://docs.continuum.io/mkl-optimizations/です
コマンド：
コンダアップデートコンダ
conda update anaconda
conda update mkl

numpy: 1.11.2でも同じ問題が発生していることがわかりました。これは、
$ python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1'
Intel MKL致命的エラー：libmkl_avx.soまたはlibmkl_def.soをロードできません。

numpyを1.11.1にダウングレードした後、このエラーは消えました。
conda install numpy=1.11.1
次のパッケージは、依存関係の競合のためにダウングレードされます。
numpy：1.11.2-py35_0-> 1.11.1-py35_0
続行しますか（[y] / n）？ y

[解決済み] http://debugjournal.tumblr.com/post/98401758462/intel-mkl-dynamic-link-library-error

追加する
numpyをnpとしてインポートします
スクリプトの冒頭で問題を解決しました:-)

nomklでMKLを無効にしたくありませんでした。
追加する

import mkl
mkl.get_max_threads()

私のためにこの問題を解決しました。

conda install numpy
私のために問題を解決しました。

conda install -c intel mkl

私のために働いた

conda install numpy
私も問題を解決しました。