虚拟机conda镜像代理配置与anconda报错Intel MKL FATAL ERROR解决办法

本文介绍如何配置conda使用清华镜像源,并解决安装过程中出现的Intel MKL致命错误。通过修改.condarc文件及设置代理服务器,可以有效提高虚拟环境中包的安装速度。同时提供了解决Intel MKL错误的方法,确保科学计算库如NumPy的正常运行。
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1. 虚拟机conda镜像代理配置

在 .condarc 文件中添加一下配置:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - defaults

show_channel_urls: true
allow_other_channels: true
proxy_servers:
    http: http://10.19.***.**:端口号
    https: http://10.19.***.**:端口号

ssl_verify: false

.condarc文件在哪里?
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
可以通过一下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

会生成 .condarc文件的镜像配置。

然后尝试是否成功:

conda install numpy

2. anconda报错Intel MKL FATAL ERROR解决办法

报错内容:

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

参考解决方法:
https://stackoverflow.com/questions/36659453/intel-mkl-fatal-error-cannot-load-libmkl-avx2-so-or-libmkl-def-so
在conda配置好了之后,重新安装numpy就可以了。

conda install numpy

测试:

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

如果不报错,就成功了。

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虚拟机conda环境下使用Python 3.10下载Airflow报错,可从以下几个方面尝试解决: ### 检查Python和Conda版本兼容性 确保使用的Conda版本Python 3.10兼容。可通过更新Conda到最新版本来避免版本不兼容问题,在终端执行以下命令: ```bash conda update conda ``` ### 检查网络连接 网络问题可能导致下载过程中出现错误,可使用`ping`命令测试网络连接,例如: ```bash ping www.google.com ``` 若网络不通,需检查虚拟机的网络设置,确保其能正常访问外部网络。 ### 更换镜像源 国内网络访问默认镜像源可能较慢或不稳定,可更换为国内镜像源,如清华大学镜像源。在终端执行以下命令添加镜像源: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` ### 检查依赖项 Airflow有许多依赖项,确保这些依赖项已正确安装。可通过以下命令安装必要的依赖: ```bash conda install -c conda-forge gcc_linux-64 gxx_linux-64 ``` ### 指定Airflow版本 有时特定版本的AirflowPython 3.10不兼容,可尝试指定兼容的Airflow版本进行安装,例如: ```bash pip install "apache-airflow==2.5.0" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.5.0/constraints-3.10.txt" ``` ### 清理缓存 有时缓存文件可能损坏导致安装错误,可清理Conda和pip的缓存,命令如下: ```bash conda clean --all pip cache purge ```
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