PyCall导入（“numpy”）产生MKL致命错误

Question

背景：

使用Mac10.15，我刚刚安装了python、conda和julia

然后，我使用conda安装numpy，并安装了juliapycall，将ENV[“PYTHON”]指向conda可执行文件（在PYTHON中输出sys.executable和所需的conda环境）

我有一个使用numpy的python库“mylib”

问题

当我试图

pyimport("mylib")

我得到

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_intel_thread.dylib.

我发现这是由于julia使用的64位MKL库和python使用的32位MKL库之间存在冲突：

https://www.reddit.com/r/Julia/comments/jj7ubh/pycall_intel_mkl_error/

https://github.com/JuliaPy/PyCall.jl/issues/443

julia表单中给出的解决方案建议使用更改的标志重新编译julia。 这似乎是不必要的痛苦，还有其他选择吗

Answer 1

我找到的最佳解决方案是创建一个单独的conda环境，它不使用MKL，并使用python二进制文件与julia一起工作

由于此解决方案的一部分分散在各处，使我头痛不已，因此我想我会在这里收集所有内容：

创建没有MKL的Conda环境

How to install scipy without mkl

我特别建议：

conda create -n pynomkl python nomkl

然后像往常一样安装软件包

conda install -n pynomkl numpy pandas scipy scikit-learn ...

这样做将创建一个特殊的conda环境和python二进制文件，您只需使用julia的PyCall即可。这样，您就可以继续将MKL用于其他纯python的工作

找出python二进制文件的位置：

> conda activate pynomkl                          (base) 
> python                                       (pynomkl)
>>> import sys
>>> sys.executable
'pathtopython/../python'

无修复PyCall:在julia中：

ENV["PYTHON"]="pathtopython/../python"
using Pkg ; Pkg.build("PyCall")

在那之后一切都会好起来的。如果julia pyimport代码需要任何库，请确保立即在pynomkl环境中安装它们