Python运行问题：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.

最新推荐文章于 2025-03-26 20:37:21 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29425617/article/details/90260192
本文解决了一个常见的Python环境问题：更新NumPy包后，导入NumPy和NetworkX时出现“IntelMKLFATALERROR:Cannotloadmkl_intel_thread.dll”错误。提供了解决方案，包括更新Anaconda、NumPy、MKL和NetworkX。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近更新numpy包后当导入numy和networkx包运行python会报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.

解决方法：

1.更新anaconda本身

conda update anaconda

2.更新numpy、mkl和networkx包

conda update numpy
conda update mkl
conda update networkx

 

ERROR：Cannot load mkl_intel_thread.2.dll 报错解决方案
猿小白的博客
04-18 1267
该问题出现在使用Anaconda3创建python3.9的虚拟环境，遇到的报错信息提示：ERROR：Cannot load mkl_intel_thread.2.dll ，MKL 是 Intel 提供的数学计算库，Anaconda 默认会安装并使用它。如果某些关键文件（如 mkl_intel_thread.2.dll）丢失或损坏，会导致加载失败。导致这个问题的主要原因：使用了不兼容的 Python 版本或其他依赖包，导致了MKL 加载失败。
vscode: 加载错误 Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll
舒克&beta
10-30 995
实验环境 系统：windows 10 编辑器：VS Code Python version : Anaconda (Python 3.7.0, conda 4.8.2) 是否启用anaconda虚拟环境：是 相关的包: numpy 问题描述 使用vscode运行Python时，遇到如下错误信息： Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 原因分析 NumPy is unable to load the correct MKL or
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 问题处理
12-20
加载sklearn库有可能遇到Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 问题，解决卸载掉numpy,scipy,sklearn三个库重新安装，资源的版本为py35,cpu,64位，全程分别为numpy-1.15.4+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl;scipy-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl;scikit_learn-0.20.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl;注意安装时顺序和我列出出名称的顺序一样；安装可直接用pip install *****
pycharm程序报错： Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.
寅月十八的博客
02-15 1024
问题描述 Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll. 解决办法 更新： numpy包 可以通过pip更新或者pycharm更新 pip install -U numpy 为避免卸载产生的不必要麻烦，建议直接将numpy更新到最新版本 ...
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.
yantuguiguziPGJ的博客
03-28 2604
直接下载imagepy，安装很快速。http://www.imagepy.org/downloads/只是原来我安装了cpython和anaconda两个的python3.6的发行版，导致直接点击运行image.bat出错。更新imagepy时，pip install imagepy也是出错，于是尝试condaconda config --add channels conda-forge cond...
Intel MKL FATAL ERROR报错
qq_43514509的博客
04-16 1517
以前没报过类似的错误，发现其实是运行时的路径错了，改变路径就OK，记录一下。在运行detectron2时，出现一下报错。
Deeplearning4j - Intel MKL FATAL ERROR:Cannot load mkl_intel_thread.dll
用时间去蜕变
01-04 5003
Deeplearning4j - Intel MKL FATAL ERROR:Cannot load mkl_intel_thread.dll 在windows上运行deeplearning4j的时候可能遇到Intel MKL FATAL ERROR:Cannot load mkl_intel_thread.dll错误导致JVM故障。 在官网上面所给出的解决方案是： Maven Cent...
解决Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.
weixin_39082390的博客
08-15 4671
在直接运行.py文件时没有任何错误，使用pyinstaller打包成为exe文件后，运行程序出现了这样的错误： 这个错误是出现在numpy+mkl的安装上面，不过试了好久，还是没能够从根本上解决问题。 方法一 : 将mkl_intel_thread.dll放置到exe文件的同个目录。 将numpy库中的mkl_ 开头的文件和libiomp5md.dll拷贝到 python 的根目录下（与...
【python报错】Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl/../../../libmkl_rt.so.2.
weixin_39925939的博客
03-01 1283
在切换旧版numpy版本的时候，出现了这个报错，表现就是将numpy切换到
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so.
bitcarmanlee的博客
10-16 2001
在pycharm中运行代码的时候，爆出来如下错误： Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so. 最开始看到intel的字样，心里突然一惊，尼玛难道是跟CPU有什么冲突。 赶紧查查这个 intel MKL是神马玩意。 根据https://software.intel.com/zh-cn/mkl的描述： Th...
python运行时报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll的解决方案
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python运行时报错：“Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll”的解决方案 在运行python程序的时候，报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 。网上搜索了一下，可能原因是numpy包出了问题或者tensorflow等这些包版本太低，解决方案： ...
问题 | 解决Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 问题(pycharm+Tensorflow)
尘世冰封的专栏
04-04 5024
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主优快云：https://blog.csdn.net/u011344545 之前安装的TensorFlow是1.2版本的后来更新到1.8版本就出现Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 的错误，找了很多博客看了一下他们的...
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完美解决Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll. 使用Anaconda管理python的时候，运行py文件出现“Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll” 解决方案：将“mkl_intel_thread.dll”和“ibiomp5md.dll”手动复制到“p...
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qq_43203949的博客
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Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 问题原因 错误警告 INTEL MKL ERROR: 找不到指定的模块。 mkl_intel_thread.dll. Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll. 一些需要mkl_intel_thread.dll文件的python库无法加载其文件，主要原因是环境问题。 解决方案 方案一 用到mkl_intel_thread.d
pytorch中出现Intel oneMKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.2.dll.的解决方法
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2301_80056363的博客
03-26 738
thread.2.dll.主要是和numpy有关系，可以先尝试将numpy更新到最新版。【注】要先进入到环境中再操作，即用户名那行以（环境名）开头。conda activate 环境名。
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 解决方法
qq_42672627的博客
03-25 1035
在跑python和OpenCV时有时安装一个新库后就会报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 。网上找了很多方法，有复杂也有简单的，但都没有效果，搞了几小时，心态爆炸。最后看到国外一网站解释到：不带MKL的numpy包是免费版的，不能处理海量数据类型。然后自己重新下载安装了带mkl的numpy就可以了。pip list ...
INTEL oneMKL ERROR: 找不到指定的模块。 mkl_intel_thread.2.dll.Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_t
weixin_45448775的博客
03-05 2796
python导入numpy报这个错误。
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.解决
03-15
<think>好的，我现在需要帮用户解决Intel MKL加载mkl_intel_thread.dll失败的问题。首先，我得仔细看看用户提供的引用内容，了解问题的可能原因和解决方法。 根据引用[1]，问题原因是系统找不到这个dll文件，虽然文件存在。引用[2]提到可能路径问题，用户环境里有这个文件，但程序找不到。引用[3]的例子是通过手动复制缺失的dll解决类似问题。所以，我需要考虑路径配置、文件是否存在、环境变量设置等因素。 接下来，我应该分步骤来排查问题。第一步检查文件是否存在，用户提到文件存在，但可能路径不对。需要确认文件所在目录是否在系统PATH里。如果不在，可能需要添加路径或者复制文件到系统目录。 第二步，检查环境变量。可能用户的环境变量没有正确设置，导致程序找不到依赖的库。特别是MKL相关的环境变量是否正确，或者是否与其他软件冲突。 第三步，考虑重新安装或更新MKL库。有时候安装过程中可能出现问题，导致文件缺失或损坏，重新安装可能修复。或者更新conda、numpy等包，确保版本兼容。 第四步，处理冲突的库。比如，如果有多个版本的OpenMP库，可能会冲突，需要确保使用正确的版本，或者删除冲突的dll文件。 另外，用户提供的引用[3]中，用户通过手动复制dll文件解决了问题，所以这也是一种可能的解决方案。需要指导用户如何找到这个dll文件，并复制到正确的目录。 还要考虑系统位数是否匹配，比如32位和64位的程序是否混用，导致加载错误。用户需要确认安装的MKL版本与应用程序的架构一致。 总结步骤应该是：检查文件位置→添加路径→环境变量检查→重新安装→处理冲突库→手动复制文件。同时，需要提醒用户注意备份，避免操作失误。 可能还需要用户提供更多信息，比如系统类型、安装方式等，但用户没有给出，所以回答要尽量覆盖常见情况。最后，生成相关问题，帮助用户深入理解可能的相关问题。</think>### 解决方案：Intel MKL加载mkl_intel_thread.dll失败问题 #### 1. 检查文件路径与权限 - **确认文件存在性**：使用文件管理器搜索 `mkl_intel_thread.dll`，确保文件存在于以下目录（示例路径）： - `C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\<版本号>\redist\` - `Anaconda3\Library\bin\`（若通过Anaconda安装）[^2] - **修复路径配置**： - 将包含该文件的目录添加到系统 `PATH` 环境变量（控制面板→系统→高级系统设置→环境变量） - 或直接复制 `mkl_intel_thread.dll` 到系统目录（如 `C:\Windows\System32\`，需管理员权限） #### 2. 环境变量冲突排查 - **检查冲突的OpenMP库**：某些软件（如旧版PyCharm或第三方库）可能携带冲突的 `libiomp5.dll`，导致MKL无法加载正确版本： ```bash where libiomp5.dll # 在命令提示符中执行，检查是否存在多个路径 ``` - 删除非MKL目录下的冲突文件（如 `Anaconda3\Library\bin\libiomp5.dll` 是合法路径）[^3] #### 3. 重新安装依赖库 - **通过conda修复**： ```bash conda install -c intel mkl # 重新安装MKL库 conda update numpy scipy # 确保科学计算库兼容性 ``` - **手动修复文件缺失**：若安装后仍缺失文件，从官方渠道（如Intel官网或Anaconda镜像）下载对应版本的MKL库并覆盖安装[^3] #### 4. 系统兼容性验证 - **检查系统架构**：确认Python环境和MKL库同为32位或64位（通过任务管理器查看Python进程属性）。 - **运行依赖检查工具**：使用 `Dependency Walker` 分析程序依赖的DLL文件，定位缺失项。 ---
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