【jupyter】jupyter中出现dead kernel（OMP问题，OMP: Error #15: Initializing libiomp5, but found libiomp5md.dll

最新推荐文章于 2025-06-24 08:34:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-24 08:34:22 发布 · 211 阅读

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#jupyter #python #ide

文章讲述了在使用Jupyter时遇到deadkernel问题，作者怀疑是某个包导致的。他们尝试在Anaconda环境中更新包，尽管这些包是新下载的。通过分析错误日志，作者发现需要删除虚拟环境下的libiomp5md.dll文件以解决问题，并推荐了一个查找文件的工具来简化这个过程。

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发现jupyter运行到某一个cell时出现了dead kernel的问题
初步认为是这里的包错误？所以打算在anaconda里更新一下包试试
但是我的包都是刚下载的呀！！肯定是没问题。
仔细看一下报错，发现这两行
在这里插入图片描述
根据网上的教程，找到我虚拟环境下面的libiomp5md.dll并删除就可以
小tip：这里我是用了一个查文件的小工具，直接复制报错里面的文件名称，然后找到我需要的路径

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OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.面试题：超参数优化

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Jupyter Notebook配置好虚拟环境后出现 Dead kernel 的问题。

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Jupyter NoteBook出现 Dead Kernel问题问题描述：我不只是在运行构成中出现问题，就仅仅新创建一个python文件就会出现问题。即加载该kernel的时候出现了问题由于时间问题，找到了一个临时解决方案：首先进入到自己想要使用的Kenel的工作虚拟环境中。我的是pytorch（1.2）打开Anaconda prompt 输入指令activate pytorch(1.2) 之后，在该工作环境中输入指令jupyter notebook 启动notebook。现在

解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

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解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

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两种方法解决这个问题OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.在进行深度学习比如在训练yolov8模型时，在加载训练集和验证集时会报以下那个错误时会导致模型训练中断，有以下两个方法去解决这个问题，来使模型正常训练。

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在pytorch中导入以下模块： import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

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【报错解决】OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized

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Mac上 python报错：OMP:Error #15: Initializing libiomp5.dylib

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OMP: Error #15: Initializing libiomp5.dylib, but found libiomp5.dylib 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 incor

Jupyter运行出现错误：Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

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首先，这个问题真的很恶心人啊，解决了好几个小时，甚至有点想卸载安装了，在优快云上找了好多，没找到对口的。在这里分享一下我的解决步骤： 1、遇到的问题：dead kernel，并且Jupyter上所敲出的代码都是灰色的！ 2、在anaconda prompt中输入命令行，使用jupyter kernelspec list查看安装的内核和位置，查看Python编译器的路径。 3、在这里我发现进入安装内核目录打开kernel.jason文件，与Python编译器的路径并不一致，可能和我原来

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### 关于 `OMP: Error #15` 的解决方案 #### 错误描述当运行某些依赖 Intel OpenMP 的库（如 TensorFlow 或 PyTorch）时，可能会遇到如下错误提示： ``` OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. ``` 此错误通常发生在 Anaconda 虚拟环境中，原因是存在多个版本的 `libiomp5md.dll` 文件[^1]。 --- #### 原因分析 Anaconda 环境中可能存在多个冲突的动态链接库文件 `libiomp5md.dll`。这些文件可能来自不同的包安装过程，例如 NumPy、SciPy 或其他科学计算工具。由于 OpenMP 不支持同一进程中加载多个相同名称的 DLL 文件，因此会触发上述错误[^2]。 --- #### 解决方法 ##### 方法一：修改环境变量可以在代码开头设置环境变量来允许重复加载相同的 OpenMP 库。具体实现方式如下： ```python import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE' ``` 这种方法简单有效，适用于大多数情况，尤其是当你不确定哪个包引入了多余的 `libiomp5md.dll` 时[^4]。 --- ##### 方法二：手动清理多余 DLL 文件如果希望彻底解决问题而不是仅仅绕过它，可以通过以下步骤定位并移除冗余的 `libiomp5md.dll` 文件： 1. 打开 Anaconda 虚拟环境所在的路径。 2. 使用文件搜索功能查找所有名为 `libiomp5md.dll` 的文件。 3. 如果发现多份副本，保留一份较旧或稳定的版本，其余全部删除或移动到安全位置作为备份[^3]。注意，在执行此操作前建议创建整个环境的快照或复制当前配置以防万一出现问题能够快速回滚。 --- ##### 方法三：重新构建 Conda 环境对于复杂项目而言，有时最稳妥的办法就是销毁现有问题频发的 conda env 并重建一个新的干净版： ```bash conda remove --name your_env_name --all conda create -n new_env_name python=your_python_version ``` 之后仅安装必要的最小化依赖集合从而减少潜在冲突风险[^5]。 --- ### 总结针对 `OMP: Error #15` ，推荐优先尝试调整环境变量的方式解决；若仍存在问题则进一步排查是否有重复 dll 存在并通过适当手段处理掉它们即可恢复正常工作流程。