Conda 强制 numpy 和 scipy 从 openblas 降级到非工作 mkl 版本

Question

最近每当我尝试通过 conda 安装某些东西时，我都会得到以下信息：

Fetching package metadata ...............
Solving package specifications: .

Package plan for installation in environment /Users/askates/anaconda3/envs/fastai:

The following packages will be DOWNGRADED:

    blas:         1.1-openblas                          conda-forge --> 1.0-mkl
    numpy:        1.14.5-py35_blas_openblashd3ea46f_201 conda-forge [blas_openblas] --> 1.14.3-py35h9bb19eb_2
    scikit-learn: 0.19.2-py35_blas_openblas_200         conda-forge [blas_openblas] --> 0.19.1-py35h2b554eb_0
    scipy:        1.1.0-py35_blas_openblashd3ea46f_201  conda-forge [blas_openblas] --> 1.1.0-py35hcaad992_0

如果我说是，然后尝试使用 numpy，我会收到以下错误：

$ python
Python 3.5.5 | packaged by conda-forge | (default, Jul 23 2018, 23:45:11)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.1.0 (clang-602.0.53)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'numpy' has no attribute '__version__'

为什么要这样做？我一直在通过使用标志 --no-deps 来绕过它，但这是一个糟糕的解决方法。它允许升级回（工作的）openblas numpy，但如果我尝试安装其他东西，它会再次做同样的事情。

Answer 1

conda-forge 存储库使用 openblas BLAS 实现，库存 Anaconda 存储库使用英特尔的 MKL。看起来在从 conda-forge 安装您的软件包时，它需要其他依赖项才能切换到 openblas，但没有成功。有时我运行遇到这样的情况，因为 conda 出色的依赖关系管理做得不太好。通常我通过吹走环境并从头开始创建一个新环境来解决它。在这种情况下，我可能会先从 Anaconda 尝试这个命令，以确保正确安装了 openblas。

conda install nomkl numpy scipy scikit-learn numexpr

相关的 Anaconda MKL 文档：https://docs.continuum.io/mkl-optimizations/

Conda 强制 numpy 和 scipy 从 openblas 降级到非工作 mkl 版本

Conda forcing numpy and scipy to downgrade from openblas to non-working mkl version

numpy

blas

intel-mkl

conda