cvxopt ошибки при умножении скаляра на матрицу

Question

Python 3.5.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:53:06) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> from cvxopt import matrix 
>>> 2 * matrix(1.0, (1, 4)) 
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx.so or libmkl_def.so 

При запуске вышеуказанных скриптов я получаю сообщение об ошибке Intel MKL Fatal. Тест, упомянутый в проблемах с аналогичной ошибкой, прошел. Тест

python -c 'import sklearn.linear_model.tests.test_randomized_l1' 

Я побежал питона с LD_DEBUG=symbols и увидеть ошибку ниже в журналах

/opt/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/cvxopt/../../../libmkl_avx.so: error: symbol lookup error: undefined symbol: mkl_sparse_optimize_bsr_trsm_i8 (fatal) 

Кто-нибудь знает, как это исправить? Я заинтересован в сохранении опции MKL, а не nomkl один

Примечание mkl установлен и на последней версии и так scikit-learn

Answer 1

пакет MKL, вероятно, отсутствует в установке анаконды.

а) Вы могли бы попытаться полностью обновить анаконда:

conda upgrade anaconda 

б) В качестве альтернативы вы можете явно установить МКЛ:

conda install mkl 

Я не проверил), но используется б). В этом случае вам, возможно, потребуется обновить также sklearn модуль:

conda upgrade scikit-learn 

Answer 2

Я столкнулся с этим во время работы примеры на http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html. По-видимому, куча библиотек не загружается автоматически. Вот ручные нагрузки, которые я использую до сих пор, другие, возможно, понадобятся в зависимости от того, что вы делаете. Для меня это устранило один тестовый пример в вопросе.

CONDA_LIB=$CONDA_PREFIX/../../lib 
LIBS=$CONDA_LIB/libmkl_intel_thread.so:$CONDA_LIB/libmkl_avx.so:$CONDA_LIB/libmkl_core.so:$CONDA_LIB/libiomp5.so:/lib/libgomp.so 
LD_PRELOAD=$LIBS python