【昇腾故障案例-安装部署】pip3 install scipy报错

原创 已于 2023-06-19 16:08:30 修改 · 418 阅读 · 1 ·
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于 2023-06-19 16:08:02 首次发布
安装scipy时遇到错误，原因是系统无法识别/usr/lib64下的liblapack.so.3和libblas.so.3库。解决方法是创建这两个库的软链接，通过在/usr/lib64目录下执行ln-s命令将libblas.so.3链接到libblas.so，liblapack.so.3链接到liblapack.so。

问题现象描述

安装scipy时，提示如下错误信息。

图1 错误信息

原因分析

关键过程：报错信息提示在/usr/lib64目录下未找到lapack和blas的库。

根本原因分析：在/usr/lib64目录下可以找到apack和blas的库，只是不能识别so.3的库。

解决措施

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### 解决 `pip3 install scipy` 安装错误 当遇到 `pip3 install scipy` 的安装问题时，可以采取多种方法来解决问题。 #### 方法一：使用预编译二进制文件 对于 Windows 用户来说，直接通过 pip 安装可能会因为缺少必要的编译工具而失败。建议下载适合当前 Python 版本的 wheel 文件并安装： ```bash pip install E:\pthony3.6\whs\numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win32.whl [^1] ``` 此操作确保 NumPy 和 SciPy 使用相同的 MKL 库版本，从而减少兼容性问题的可能性。 #### 方法二：调整依赖项版本 如果是在较旧的 Python 环境下工作，则可能需要指定特定版本的依赖库以避免不兼容的情况发生。例如，在 Python 2 中，为了正常使用某些功能模块，应该安装较低版本的 Pillow 和 SciPy： ```bash pip install pillow==5.2.0 pip install scipy==1.1.0 # 或者更低版本如 scipy==1.0.0 [^2] ``` 这有助于防止由于高版本带来的 API 变更而导致的功能缺失或异常情况的发生。 #### 方法三：链接共享库 在 Linux 平台上，有时会出现找不到 BLAS/LAPACK 库的问题。此时可以通过创建软连接的方式来解决这个问题： ```bash cd /usr/lib64 ln -s libblas.so.3 libblas.so ln -s liblapack.so.3 liblapack.so [^3] ``` 上述命令使得系统能够找到所需的线性代数运算库，进而顺利完成 SciPy 的安装过程。
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