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

本文讲述了在运行深度强化学习(DRL)程序时使用matplotlib绘制图表遇到的错误,原因在于OpenMP运行时库的重复初始化。给出了两种解决方案:设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK和查找并移除libiomp5md.dll文件,以确保程序正确并行执行。

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跑DRL程序要使用matplotlib绘制曲线图时报错。

错误如下:

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll 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 incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/. 

提示:这意味着 OpenMP 运行时的多个副本已链接到程序中。这很危险,因为它会降低性能或导致不正确的结果。最好的办法是确保只有单个 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。还有一种不安全、不受支持、未记录的解决方法,您可以将环境变量 KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE 设置为允许程序继续执行,但这可能会导致崩溃或以静默方式产生不正确的结果。

解决方案:

法一:

在程序开头插入代码:

import os

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'

GPT解释:

设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK的值为True。这个环境变量通常用于控制Intel MKL库的行为,设置为True可以允许多个线程同时使用该库,避免出现冲突和错误。

法二:

在当前程序的环境中搜索libiomp5md.dll文件,将之移除

补充:libiomp5md.dll是Intel OpenMP(Open Multi-Processing)运行时库的一部分。OpenMP是一种并行编程模型,用于在共享内存系统中进行并行计算。libiomp5md.dll文件包含了用于支持OpenMP并行编程的函数和工具,可以在程序运行时加载并使用这些函数和工具。它提供了对并行计算的支持,能够在多核处理器上有效地执行并行化的计算任务。

### 解决方案 `libiomp5md.dll` 是 Intel OpenMP 运行时库的一部分,通常用于多线程计算。当多个依赖此 DLL 的程序或库在同一进程中加载时,可能会发生重复初始化错误 `Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.`[^1]。 以下是针对该问题的具体解决方案: #### 方法一:删除虚拟环境中多余的副本 如果使用的是 Python 虚拟环境或其他隔离环境,可能存在多个版本的 `libiomp5md.dll` 文件。建议通过以下方式解决问题: - 使用 Everything 或其他文件查找工具定位所有 `libiomp5md.dll` 副本的位置。 - 删除虚拟环境中不必要的 `libiomp5md.dll` 副本,仅保留系统路径中的标准版本[^2]。 #### 方法二:设置环境变量 可以通过配置环境变量来控制动态链接库的行为。具体操作如下: - 设置 `KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE` 来允许重复加载同一库实例。这可以缓解冲突问题,但并非最佳实践[^3]。 ```bash export KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE # Linux/MacOS set KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE # Windows ``` #### 方法三:更新相关软件包 某些情况下,问题是由于旧版软件包引起的。例如,在 TensorFlow 或 PyTorch 中可能包含过时的 OpenMP 库版本。因此,应考虑升级这些依赖项到最新稳定版本[^4]。 ```python pip install --upgrade tensorflow pytorch ``` #### 方法四:手动替换 DLL 文件 如果确认某个特定版本的 `libiomp5md.dll` 更适合当前项目需求,则可以用它覆盖现有版本。注意备份原始文件以防万一[^5]。 --- ### 注意事项 上述方法需根据实际开发环境灵活选用。推荐优先尝试 **方法一** 和 **方法二**,因为它们更安全可靠且不会破坏原有系统配置。
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