解决| “OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll,”

简介: 解决| “OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll,”

在进行机器学习【pytorch框架】的时候,有事会报如下错,以前我是通过削减Batch_size值,自己仔细想了想,这样做未免有点不解决根本问题,系统报错提示:


KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE 可以解决,我顺势查阅了下 KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE 。得到的二级结论如下:


这个有可能是因为系统环境中存在多个版本的OpenMP库导致,可以把环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK设置成True试试。
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program.
That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. 
The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process,
 e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library.
 As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute,
 but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/.


在代码中解决方案如下:

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'

或:


  1. 查看文件链接的OpenMP library, 只使用一个。


  1. 推荐使用动态库:libiomp5md.dll


  1. 如果第三方库使用libguide40.dll, 使用libiomp5md.dll 重新编译库文件。



相关文章
|
负载均衡 网络协议 安全
负载均衡4层和7层区别
所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡;七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡
|
4月前
|
机器人 数据安全/隐私保护 Python
微信自动转发机器人,微信群自动发消息机器人,微信全自动群发软件
展示一个使用Python进行基础网页自动化的示例代码,仅供学习自动化技术原理使用。
|
数据处理 算法框架/工具 计算机视觉
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
本教程由肆十二(dejahu)撰写,详细介绍了如何使用YOLOV5训练口罩检测模型,涵盖环境配置、数据标注、模型训练、评估与使用等环节,适合大作业及毕业设计参考。提供B站视频、CSDN博客及代码资源链接,便于学习实践。
5065 1
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
|
数据采集 测试技术 API
python爬虫之app爬取-微信朋友圈
搭建appium环境,appium基本使用,API操作等等
582 0
|
编解码 人工智能 文件存储
轻量级网络论文精度笔记(二):《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
YOLOv7是一种新的实时目标检测器,通过引入可训练的免费技术包和优化的网络架构,显著提高了检测精度,同时减少了参数和计算量。该研究还提出了新的模型重参数化和标签分配策略,有效提升了模型性能。实验结果显示,YOLOv7在速度和准确性上超越了其他目标检测器。
347 0
轻量级网络论文精度笔记(二):《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
|
机器学习/深度学习
R语言模型评估:深入理解混淆矩阵与ROC曲线
【9月更文挑战第2天】混淆矩阵和ROC曲线是评估分类模型性能的两种重要工具。混淆矩阵提供了模型在不同类别上的详细表现,而ROC曲线则通过综合考虑真正率和假正率来全面评估模型的分类能力。在R语言中,利用`caret`和`pROC`等包可以方便地实现这两种评估方法,从而帮助我们更好地理解和选择最适合当前任务的模型。
|
机器学习/深度学习 编解码 自然语言处理
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation论文解读
在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于U型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛的应用。
1128 0
|
数据采集 自动驾驶 算法
C语言自动驾驶实战项目:基于激光雷达的实时路径规划与避障系统
C语言自动驾驶实战项目:基于激光雷达的实时路径规划与避障系统
ZLMediakit-method ANNOUNCE failed: 401 Unauthorized
ZLMediakit-method ANNOUNCE failed: 401 Unauthorized
421 0