【深度学习实验】第二次：Python财政收入影响因素分析及预测

最新推荐文章于 2025-05-16 10:01:29 发布
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分类专栏： 课程作业|笔记|随记随想（2021下-2022上） 文章标签： python 深度学习 人工智能 机器学习 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/I_am_Tony_Stark/article/details/124742275
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本文通过Python进行深度学习实验，分析影响财政收入的各种因素，包括社会从业人数、工资总额等，建立灰色预测与神经网络的组合模型进行预测。实验涉及灰色预测模型、神经网络模型的构建，分别应用于财政收入、增值税、营业税、企业所得税、个人所得税和政府性基金收入的预测，结果显示模型能捕捉到总体趋势，但存在一定的预测误差。

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设变量 X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( i ) , i = 1 , 2

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【pytorch环境】Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误解决方法
gongdiwudu的专栏
10-23 1万+
这是一个很典型的python包重复，冲突造成的错误。本案例表现为：在conda和pytorch下都存在libiomp5md.dll，因而出现二意性无法继续，本篇如实记录解决过程。
Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误解决方法
猿小白的博客
03-18 730
通过everything搜索工具快速找到所有libiomp5md.dll这个文件，如果是用的base虚拟环境，那么就删除掉Anaconda3\Library\bin\libiomp5md.dll下这个文件，删除之前可以提前将照这个dll做个备份，以防止不是该原因导致的问题。本问题出现主要是因为torch包中包含了名为libiomp5md.dll的文件，与Anaconda自己创建的虚拟环境中的同一个文件出现了某种冲突，所以需要删除掉有影响的dll文件。
报错 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP: H
qq_51777262的博客
12-17 3996
该问题常在Windows平台上出现，并且通常是因为多个使用OpenMP加速的库（如PyTorch、timm、MKL） 、PyWavelets 等）被同时加载，导致重复加载相同运行时库。如果是在某个env(例如名为work)下：删除..\Anaconda3\envs\work\Library\bin\libiomp5md.dll。如果在Anaconda的base环境下：删除..\Anaconda3\Library\bin\libiomp5md.dll。
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
Z_0504的博客
04-27 885
解决pycharm的OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误！
报错及解决：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already
最新发布
xhx001125的博客
05-16 392
报这个错误信息显示：在同一个进程中多次初始化了OpenMP运行时（libiomp5md.dll）。该问题常在Windows平台上出现，并且通常是因为多个使用OpenMP加速的库（如PyTorch、timm、MKL） 、PyWavelets 等）被同时加载，导致重复加载相同运行时库。OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already这个错误。
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already init【yolov5自训练报错日志及解决】
owenzi0的博客
04-15 4104
针对OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错的解决方案
详解Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
牛肉胡辣汤
01-22 8293
"Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized." 错误通常是由于多个版本的libiomp5md.dll库文件冲突引起的。如果您的应用程序依赖于特定版本的OpenMP库，并且您已经确定您的系统中只有一个版本的 libiomp5md.dll 文件，但问题仍然存在，那么尝试更新OpenMP库可能是一个解决方法。访问Intel官方网站，下载最新版本的OpenMP库，替换掉旧版本，然后重新运行您的应用程序。
Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized
weixin_52153243的博客
09-11 3075
比如我在pycharm中使用的是虚拟环境pytoch1.7，在pycharm的右小角可以看到自己当前使用的环境。之后我在该文件夹下搜索libiomp5md.dll文件果真存在两个，那么删除其中一个就好了，为了保险起见，我们可以进行备份。那么可能是该库影响了，那么可以尝试一下该命令conda install nomkl 对该包进行安装，看是否能解决问题。该语句建议放在文件的顶头部分，且保证两句接连的前后顺序关系，即不要在这两个语句之间插入其他语句。我的问题属于情况一，所以是成功解决了我的问题。
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.解决
bueryi的博客
05-10 8467
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.面试题：超参数优化
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
11-06 2637
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. 问题记录。人工智能 面试题：什么是超参数优化？列举一些常用的超参数优化方法。
“OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.”解决方法总结
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zhuma237的博客
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“OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.”解决方法总结
解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题
weixin_48018951的博客
02-20 2649
解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题
Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
weixin_47875944的博客
04-03 583
问题： 1这意味着OpenMP运行时的多个副本已经链接到程序中。这是危险的，因为它会降低性能或导致不正确的结果。 2最好的做法是确保只有一个OpenMP运行时链接到进程中，例如避免在任何库中静态链接OpenMP运行时。 3作为一种不安全的、不受支持的、没有文档的解决方案，您可以设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE，以允许程序继续执行，但这可能会导致崩溃或静默地产生不正确的结果。 解决方法： 在import os后面添加：os.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_
报错：“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“
u010053306的博客
07-16 1万+
报错："Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized"
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP: Hint
qq_44858786的博客
04-12 6176
建议的最佳做法是确保程序中只链接了一个 OpenMP 运行时库。例如，避免在任何库中静态链接 OpenMP 运行时。作为一种不安全、不受支持和未记录的临时解决方法，可以设置环境变量。错误原因：在程序中发现了多个 OpenMP 运行时库的初始化。这可能会导致性能下降或产生错误结果，因为多个运行时库之间的交互可能会导致混乱。，以允许程序继续执行，但这可能会导致崩溃或产生错误的结果。解决：在运行的代码前加。
“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“
jacke121的专栏
11-06 4170
“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“
dct = torch.fft.dct(torch.eye(256), norm='ortho') AttributeError: module 'torch.fft' has no attribute 'dct'
07-24
非常抱歉，我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中，并没有直接提供离散余弦变换（DCT）的函数。对于 DCT 的实现，你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换（DCT）系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差：", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中，我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`，然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵，并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意，这只是一个示例，用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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