Matlab报错BLAS loading error: dlopen: cannot load any more object with static TLS 处理办法

最新推荐文章于 2025-02-17 21:16:08 发布
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本文介绍了如何通过增加Java内存来解决MatLab中出现的无法使用静态TLS的问题，并提供了多种解决该BUG的方法。

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

参考：

MatLab error: cannot open with static TLS 点击打开链接

机器学习&数据挖掘笔记_19（PGM练习三：马尔科夫网络在OCR上的简单应用） 点击打开链接


解决办法是：Preferences > General > Java-Heap Memory, 增加Java内存即可。


参考文献里面还提供了好多种解决办法。这是Matlab的一个BUG, 现在他们正在解决。对于我们用户来说，最好的办法那就是上面这一个了。

【深度学习】训练时现Interal Error：Blas GEMM launch failed.
gongdiwudu的专栏
07-08 1万+
Tensorflow程序运行中出现"Interal Error：Blas GEMM launch failed."，此错误主要是由于程序运行时GPU的空间不足而引起的。故一般出现此错误的时候，会发现程序提示的GPU freeMemory 少。
【tensorflow报错】tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed：XXX
weixin_44445154的博客
12-16 9855
tensorflow报错解决
【问题】BLAS loading error: refblas.so: cannot open shared object file: No such file or directory
fy291021851的博客
12-10 2429
问题现象： MATLAB与C/C++混合编程，使用某国产机系统调用MATLAB中的c接口，提示 BLAS loading error: refblas.so: cannot open shared object file: No such file or directory 其中： matlab运行时已安装版本2020b。CPU为国产系统，x86架构 问题分析： MATLAB没有正确检测到这个特定的处理器，因此没有加载正确的BLAS和LAPACK库。 属于MATLAB的bug，可能...
国产服务器H3C：ubuntu系统matlab报错:BLAS 加载错误:refblas.so: 无法打开共享对象文件: 没有那个文件或目录
weixin_44756773的博客
02-17 557
通过安装BLAS库、创建符号链接及正确配置环境变量，通常可解决该错误。若问题依旧，考虑检查MATLAB安装完整性或尝试不同BLAS实现（如OpenBLAS或ATLAS）。确保所有操作符合你的系统架构和软件版本。
Matlab Error using * BLAS loading error 调试
chushan89的专栏
04-14 4266
本人电脑的CPU是ATM类型的，windows 10 64位 操作系统，在此声明！ 【言归正传】 前段时间安装matlab R2013b，安装完成之后，在做矩阵运算时出现bug 例  >>ones(4)*ones(4) Error using * BLAS loading error: 在网上搜索良久之后，找到几个经典帖子 MatLab error:
Matlab报错BLAS loading error: dlopen: cannot load any more object with static TLS处理办法
四方的优快云
11-01 1529
在preferences里(即小螺母)选择General-Java Heap Memory，调大就可以了
python3.9使用scikit-learn报错ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
Key_book(句芒安全实验室)
08-19 768
另外，python写的脚本对各个模块和版本依赖比较高，方案1是开始前就确认好所需的版本迁移后安装相应版本和模块；注意，本次问题解决的前提在脚本本身可以运行迁移后无法运行，如果脚本本身还无法正常运行可能不适用于此方法。2.本地输出改脚本运行的模块，查看对应模块的版本，因为排查本次报错的为scikit-learn。服务器环境为centos7，该脚本在mac下调试可正常运行，迁移到服务器后出现上述报错。1.该脚本在本地可运行，服务器上不可以运行，可能是环境依赖问题
linux导入包时出现ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
baiwan_的博客
02-08 628
在导入不同的包时均有可能出现此问题，paddlenlp、pytorch和tensorflow都会有。可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/baiyuwujia/article/details/103008823。这个问题很难下定论，有人说是glibc版本过低，有人说是在导入python包时的顺序不对，只需要更改顺序即可。可以发现该库被成功导入了，尝试其他的库，又在导入paddlenlp时sklearn出现了错误。这里给出一个解决包导入顺序冲突的方法。可以发现，成功导入。
报错解决思路之一 ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
qq_37198234的博客
04-15 673
后来我发现我在用pip安装某一个包的时候，它在自动安装依赖的过程中安装了numpy，但我先前已经用conda安装过一遍numpy了，我把两个numpy分别卸载，再用conda按上之后就不报错了。报错解决思路之一 ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS。各位遇到这个问题可以检查一下，用pip和conda是否重复安装了包。我遇到这个问题第一个解决方案如其他博客所言，更换import顺序。
scanpy 调用 sklearn 包报错：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
人间飞羽
03-28 2292
scanpy 调用 sklearn 包报错：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
sklearn 报错ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
小苏打的学习博客
04-10 1573
在运行代码时，运行结果出现，通过下图中代码错误位置定义查看得知是是导入其中的sklearn库出现的错误。然后开始对sklearn库进行处理，通过尝试和查阅大量其他博客资源，最终得知对，可以成功运行。
ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
weixin_30634661的博客
07-19 405
执行python文件的时候有时候会出现这个报错： ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS 原因有点奇怪，可能是因为import的包太多了 把你报错的那个包放到最前面import，或者多搞几个文件，每个文件少一些import试试 参考： https://github.com/r9y9/...
运行python报错ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
weixin_50016308的博客
11-19 2042
运行python文件报错内容：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS 解决方法：将import cv2放在导入的最前面
matlab中提示错误使用* BLAS loading error解决方法
p15097962069的博客
06-27 1291
matlab中提示错误使用* BLAS loading error解决方法
最终解决方案：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
OUTMAN80的博客
05-28 5959
最终解决方案：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
ubuntu：Yolov3转caffemodel中遇到的问题：ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS
qq_39031287的博客
09-21 338
我的电脑是window 10 64位。 在进行Yolov3转caffemodel的工作。目前caffe-cpu环境已经搭建成功，可以成功通过caffe检测。pytorch我是自行安装的，版本是1.2.0，并且检测结果是，pytorch安装成功了。 在模型转换工具caffe-yolov3的module-convert目录下我也配置好了相关文件平且修改了caffe-root路径，按理说此时我目录下运...
Jupyter报错import error:dll load failed while importing_fblas
最新发布
08-17
<think>首先，用户的问题是关于Jupyter中导入错误：'dll load failed while importing_fblas'。这类似于引用中提到的错误，比如在pyinstaller打包或matplotlib导入时出现的DLL加载失败问题。用户意图是寻找解决方案。 关键点： - 错误信息：ImportError: DLL load failed while importing _fblas: 找不到指定的模块。 - 上下文：在Jupyter中使用，可能涉及到numpy或scipy库，因为_fblas是scipy或numpy的一部分（BLAS相关）。 从引用中： - [^1] 提到pyinstaller打包时出现类似错误，与numpy和scipy有关。 - [^2] 提到matplotlib导入错误，与numpy版本不兼容有关。 - [^3] 提到类似错误，原因包括版本不兼容、环境问题（如未激活虚拟环境）、下载失败等。 解决方案应该基于常见原因： 1. **版本不兼容**：Python、numpy、scipy或其他依赖库的版本不匹配。 2. **环境问题**：未使用虚拟环境，导致库冲突。 3. **安装问题**：下载或安装过程中文件损坏。 4. **系统依赖**：缺少必要的系统库，如Microsoft Visual C++ Redistributable。 针对Jupyter环境： - Jupyter运行在Python内核上，所以解决方案类似于常规Python环境。 - 用户可能在Jupyter notebook中运行代码，所以需要确保Jupyter内核的环境正确。 步骤性解决方案： 1. **检查环境**：确保使用正确的Python环境和虚拟环境。 2. **更新或重新安装库**：更新numpy、scipy和相关库。 3. **检查依赖**：安装必要的系统依赖。 4. **使用conda管理**：如果使用Anaconda，conda可以更好地处理二进制兼容性。 5. **清理和重新安装**：如果文件损坏，卸载并重新安装。 结构化回答： - 用清晰的步骤帮助用户解决问题。 - 使用中文，因为指令要求。 - 在行内数学表达式使用$...$，但这里可能不需要数学公式。 - 独立公式使用$$...$$，但问题不涉及数学公式。 - 生成相关问题。 回答结构： 1. **解释错误**：简要说明错误原因。 2. **解决方案步骤**：列出逐步的操作。 3. **预防措施**：如何避免类似问题。 4. **相关问题**：生成几个相关问题。 相关问题示例： 1. 如何创建和管理Python虚拟环境？ 2. 如何检查numpy和scipy的版本兼容性？ 3. 在Jupyter中如何切换内核？ 4. 如何修复其他常见的DLL加载失败错误？ 引用：在回答中自然地添加引用标识，如[^1]，但引用是基于提供的参考，我需要整合到回答中。参考引用是站内的，但用户没有提供具体来源，所以我会基于一般知识。 最终回答： - 确保真实可靠。</think>### Jupyter导入错误：DLL load failed while importing _fblas的解决方案 您在Jupyter中遇到的`ImportError: DLL load failed while importing _fblas: 找不到指定的模块`错误，通常与科学计算库（如NumPy或SciPy）的二进制依赖问题有关。错误的核心是系统无法加载`_fblas`模块（这是SciPy或NumPy中用于线性代数运算的BLAS库的一部分）。常见原因包括：Python环境版本不兼容、库安装损坏、系统依赖缺失或环境配置不当（如未使用虚拟环境）。以下是一个结构化的解决方案，帮助您逐步修复问题。这些步骤基于常见实践和参考案例（如环境管理不当导致的DLL错误[^3]）。 #### 步骤1: 检查并更新您的环境 - **激活虚拟环境**：确保您在Jupyter运行时使用了隔离的虚拟环境（避免base环境中的库冲突）。在Anaconda Prompt或终端中运行： ```bash # 创建并激活新环境（推荐使用Python 3.8或3.9，兼容性更好） conda create -n jupyter_fix python=3.9 conda activate jupyter_fix ``` 如果未安装Conda，使用`venv`： ```bash python -m venv jupyter_fix source jupyter_fix/bin/activate # Linux/macOS jupyter_fix\Scripts\activate # Windows ``` 环境隔离能减少版本冲突（参考[^3]：未激活虚拟环境导致问题）。 - **更新核心工具**：在激活的环境中，更新pip和setuptools： ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 步骤2: 重新安装NumPy、SciPy和Jupyter - **卸载并重新安装库**：旧版本或损坏的安装是常见原因。在激活的环境中运行： ```bash # 先卸载可能冲突的库 pip uninstall numpy scipy matplotlib jupyter -y # 清理残留（可选，但推荐） pip cache purge # 重新安装指定版本（SciPy 1.7+ 和 NumPy 1.21+ 通常更稳定） pip install numpy==1.23.5 scipy==1.9.3 matplotlib jupyter ``` 如果使用Conda，优先用Conda安装（它处理二进制依赖更好）： ```bash conda install numpy scipy matplotlib jupyter ``` 这能解决版本不兼容问题（参考[^2]：NumPy与Python环境不兼容导致DLL错误）。 - **验证安装**：在终端中运行Python，检查导入： ```python import numpy as np import scipy.linalg # 测试_fblas相关模块 print(np.__version__, scipy.__version__) # 应无错误 ``` 如果仍有错误，进入步骤3。 #### 步骤3: 安装系统级依赖 - **安装Microsoft Visual C++ Redistributable**：许多SciPy/NumPy的DLL依赖此库。下载并安装最新版： - 访问 [Microsoft官方下载页](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe)（64位系统）或 [32位版本](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x86.exe)。 - 运行安装程序后，重启系统。 - **确保OpenBLAS/MKL库存在**：如果错误持续，手动安装BLAS依赖： ```bash conda install -c conda-forge openblas # 或 mkl ``` 或在pip环境中： ```bash pip install openblas ``` #### 步骤4: 修复Jupyter内核 - **重新注册Jupyter内核**：环境更新后，确保Jupyter使用正确内核： ```bash # 在激活的环境中 python -m ipykernel install --user --name jupyter_fix --display-name "Python (jupyter_fix)" ``` 然后在Jupyter中重启内核：选择菜单栏的 **Kernel > Restart Kernel**。 - **测试导入**：在Jupyter notebook中运行： ```python import numpy as np from scipy.linalg import blas # 直接测试_fblas print("导入成功！") ``` 如果成功，问题解决；否则，检查日志（运行`jupyter notebook`命令查看终端输出）。 #### 预防措施 - **使用Conda管理环境**：Conda比pip更擅长处理二进制兼容性（减少DLL错误）。 - **定期更新库**：避免旧版本冲突，运行`conda update --all`或`pip list --outdated`。 - **检查网络和下载**：确保安装时网络稳定，避免文件损坏（参考[^3]：下载失败导致残留问题）。 如果以上步骤无效，可能是系统权限或路径问题：尝试以管理员身份运行终端，或检查环境变量`PATH`是否包含Python安装目录。错误通常能在30分钟内解决。如果问题持续，提供更多细节（如Python版本和操作系统），我可以进一步协助。
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