UserWarning: Failed to initialize NumPy: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath‘

已于 2022-01-21 11:46:02 修改
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分类专栏： python学习杂记 文章标签： python
于 2021-07-25 18:50:39 首次发布
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这个报错一般是numpy版本不匹配，相关的mkl库也卸载一下

pip uninstall numpy
pip uninstall mkl-service

之后再pip重装就行

就是不知道为什么我用conda卸载＋重装解决不了，换成pip就好了，貌似是卸载与安装的库有区别？

pytorch报错 RuntimeError: Numpy is not available
yahahahahaya的博客
05-14 1万+
其实还是numpy和pytorch版本不匹配的问题，建议可以用bard或者new bing搜一下对应的版本，我没有找到相应的文档，问了bard给出的答案。
UserWarning: Failed to initialize NumPy: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath‘错误解决方式
czyxiaowu的博客
08-31 9176
在anaconda prompt中使用。在anaconda prompt中使用。红色的报错是因为pip版本过低，使用。原因是numpy版本不匹配。
解决报错UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指
m0_68723908的博客
04-13 560
E:\anaconda\envs\envcat\lib\site-packages\torch\_subclasses\functional_tensor.py:275: UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。卸载numpy用conda重新安装，不要用pip安装。
【报错】 Failed to initialize NumPy: No module named ‘numpy‘ (Triggered internally at ..\torch\csrc\util
weixin_46046227的博客
10-31 2372
【代码】【报错】 Failed to initialize NumPy: No module named ‘numpy‘ (Triggered internally at ..\torch\csrc\util。
解决：UserWarning: Failed to initialize NumPy: module compiled against API version 0xf but this version
XBZOliver的博客
04-27 1万+
1.问题 importtorch时报错：UserWarning: Failed to initialize NumPy: module compiled against API version 0xf but this version 2.原因 numpy版本和pytorch所需的numpy版本不匹配 3.解决方案 (1) 卸载现有numpy版本，pip uninstall numpy (2) 安装匹配的版本，pip install tensorflow，自动补全安装版本匹配的numpy ...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found报错处理
qq_43885926的博客
02-28 696
torch.manual_seed(seed) # 设置 CPU 随机种子。使用 conda install numpy重新安装numpy。不要使用pip install。
2: UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。
03-12
用户提到的错误信息是“UserWarning: Failed to initialize NumPy: module compiled against API version 0xf but this version”和“DLL load failed while importing _multiarray_umath”。我得先回忆一下这些错误...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。
03-02
当遇到 `UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath` 这类警告时，通常意味着NumPy库未能成功加载其内部依赖项。此问题可能由多种因素引起，包括但不限于： - *...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: numpy.core.multiarray failed to import
10-02
UserWarning: Failed to initialize NumPy: numpy.core.multiarray failed to import是由于NumPy的初始化错误导致的。这可能是由于NumPy和Python解释器的版本不兼容所致。解决此问题的方法有几种: 1. 确保您安装了...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: numpy.core.multiarray failed to import (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:68.) _dtype_to_storage = {data_type(0).dtype: data_type for data_type in _storages}
03-24
当遇到 `UserWarning: Failed to initialize NumPy: numpy.core.multiarray failed to import` 的警告时，这通常表明 PyTorch 尝试加载 NumPy 库失败[^1]。此问题可能由多种原因引起，例如环境配置不正确、依赖库...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:84.)
03-26
print(f"Torch Tensor converted to Numpy Array successfully: {array}") except Exception as e: print(f"Conversion Error Occurred: {e}") if __name__ == "__main__": test_torch_numpy() ``` 上述程序...
jupyter notebook--import numpy 报错--No module named 'numpy.core._multiarray_umath'--解决办法
南瓜派三蔬
04-23 5809
在jupyter notebook 中 ，import numpy as np或者导入一些依赖np的包（如tensorflow等）的时候都会报这个错误。 报错原因可能是因为：把python3.6更新到python3.7之后，jupyter notebook还是原来的python3.6的路径。 外网很多这方面的问题，尝试了很多，不过貌似都不怎么好使，我也是可能碰巧解决了，别人同样操作可能未必管用，...
UserWarning: Failed to initialize NumPy: numpy.core.multiarray failed to import (Triggered internall
千与编程
09-29 7802
错误原因： numpy和torch的版本不匹配，同时也可能是TensorFlow的版本不匹配 更改方法: pip install numpy==1.16.4 问题解决，可以正常使用。
Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tenso
XiiiaPi的博客
06-24 2万+
在虚拟环境中安装好3.10的python和11.8的CUDA以及对应版本的torch时，导入torch直接报错为Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tenso。之后就能成功导入了。
安装了如numpy 这个模型 ，但是在pycharm中使用，提醒： No module named 'numpy'
J-X的博客
06-11 4万+
今天在使用pycharm写代码时，调用了Numpy这个库，但是报错了，提醒了No module named 'numpy'。最后知道了一个快速的解决办法:1.在pycharm里：点击file-->settings:2.点击project-->project interpreter3.然后点击右边的 + 号 进入一个添加库的的界面，然后搜索你需要的库，在右下角点击安装，然后等待安装，安装...
解决pycharm中运行代码时出现的No module named 'numpy.core._multiarray_umath'问题
qq_33472146的博客
06-12 1万+
我在debug代码时，就遇到了这个问题，下面记录一下解决方法。 解决方法：方法一：可以尝试升级一下numpy版本，可能是因为numpy的版本太低所致。 步骤：查看当前的numpy版本 然后更新Numpy版本 方法二：就是各种试了，不过最后肯定是可以解决问题的啦。 步骤： 网上好多人说是需要升级numpy,我试了，结果如下： 上图说明：需要更新的numpy已经存在了，即不需要更新，我看到后边说...
python代码报错No module named numpy问题
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risroy的博客
06-19 7万+
1 一般在“控制面板+cmd”中安装numpy 在命令行窗口中输入“pip install numpy” zai
No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 解决
Apple__fly的博客
09-27 8311
1、问题描述： 配置mxnet、gluoncv的环境时，安装完mxnet后，import mxnet 后 报错 2、解决方案： 出现该问题的原因是：numpy版本过低，只需要升级到较高版本即可，方法如下： pip show numpy 或 conda list numpy 查看当前版本 pip install --upgrade numpy 更新numpy版本 至此问题解决。 ...
Initializing NUTS using jitter+adapt_diag... C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pytensor\link\c\cmodule.py:2968: UserWarning: PyTensor could not link to a BLAS installation. Operations that might benefit from BLAS will be severely degraded. This usually happens when PyTensor is installed via pip. We recommend it be installed via conda/mamba/pixi instead. Alternatively, you can use an experimental backend such as Numba or JAX that perform their own BLAS optimizations, by setting `pytensor.config.mode == 'NUMBA'` or passing `mode='NUMBA'` when compiling a PyTensor function. For more options and details see https://pytensor.readthedocs.io/en/latest/troubleshooting.html#how-do-i-configure-test-my-blas-library warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2025.1.1.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1570, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2025.1.1.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\35323\PycharmProjects\PythonProject1\bayes.py", line 28, in <module> trace = pm.sample( draws=2000, ...<3 lines>... return_inferencedata=True ) File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 832, in sample initial_points, step = init_nuts( ~~~~~~~~~^ init=init, ^^^^^^^^^^ ...<9 lines>... **kwargs, ^^^^^^^^^ ) ^ File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 1605, in init_nuts initial_points = _init_jitter( model, ...<4 lines>... logp_fn=model_logp_fn, ) File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 1486, in _init_jitter model.check_start_vals(point) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^ File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\model\core.py", line 1790, in check_start_vals raise SamplingError( ...<4 lines>... ) pymc.exceptions.SamplingError: Initial evaluation of model at starting point failed! Starting values: {'theta_interval__': array(nan), 'phi_interval__': array(-3.38044331)} Logp initial evaluation results: {'theta': np.float64(nan), 'phi': np.float64(-4.74)} You can call `model.debug()` for more details. python-BaseException
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05-31
<think>嗯，用户遇到了在初始化PyMC的NUTS采样器时出现的SamplingError，特别是与BLAS库缺失相关的问题。首先，我需要回忆一下PyMC的依赖项，以及BLAS在其中的作用。BLAS是基础线性代数子程序库，很多科学计算库都依赖它，比如NumPy和PyTensor。PyMC使用PyTensor进行模型构建，而PyTensor又需要BLAS来加速计算。如果BLAS没有正确安装，可能会导致初始化失败。根据引用[1]，用户的环境是conda安装的，Python3.11.4，PyMC版本是5.7.2+，但PyTensor是2.14.2。有时候，conda在安装某些包时可能不会自动安装所有依赖项，特别是像BLAS这样的系统级库。用户提到错误与BLAS缺失有关，这可能是因为PyTensor找不到合适的BLAS库，导致编译模型时失败，从而引发SamplingError。 参考引用[2]，用户之前可能安装过PyMC3，但现在应该使用PyMC。不过安装过程中的依赖问题可能仍然存在。conda通常推荐使用，因为它能更好地处理二进制依赖。用户可能需要检查是否安装了正确的BLAS实现，比如OpenBLAS或MKL。引用[3]提到sample()函数的参数，比如draws和tune，但这里的问题可能不是参数设置，而是环境配置。所以需要排除安装问题。解决方案方面，首先建议用户通过conda安装OpenBLAS或MKL，因为conda的包管理可以自动处理这些依赖。例如，安装PyMC时指定channel为conda-forge，确保所有依赖正确安装。如果已经安装了PyMC但缺少BLAS，可以尝试重新安装并包含BLAS库。另外，用户可能手动安装了PyMC，而没有通过conda，导致缺少系统库。这时候建议使用conda环境，并明确安装BLAS相关的包。如果问题依旧，可能需要检查环境变量，确保PyTensor能找到BLAS库。例如，设置环境变量MKL_THREADING_LAYER=GNU在Linux下有时能解决兼容性问题。 还有，用户可能混淆了PyMC和PyMC3的安装，虽然引用[2]提到现在应该安装PyMC，但旧版本的残留可能导致冲突。建议创建一个新的conda环境，从头安装所有依赖，避免版本冲突。最后，如果所有方法都无效，建议用户检查错误日志，确认具体缺失的BLAS函数或符号，这可能帮助更精准地解决问题。例如，错误信息中是否提到undefinedsymbol:openblas_get_num_threads，这可能表明链接问题，需要重新安装OpenBLAS。 总结下来，步骤应该是：1.使用conda安装PyMC及BLAS库；2.检查环境变量；3.创建干净环境；4.处理特定系统问题；5.检查安装日志。同时，需要指导用户如何验证BLAS是否正确安装，比如在Python中导入numpy并查看使用的BLAS库。</think>### 解决PyMC NUTS初始化时的BLAS缺失错误 #### **1. 问题根源分析** 当PyMC初始化NUTS采样器时出现`SamplingError`且提示BLAS缺失，通常由以下原因导致： - **PyTensor依赖问题**：PyMC依赖PyTensor进行张量运算，而PyTensor需要BLAS库支持[^1] - **环境配置不完整**：conda环境未正确安装数学加速库(OpenBLAS/MKL) - **动态链接库缺失**：系统缺少必要的BLAS共享库文件(如`libblas.so`) #### **2. 分步解决方案** ##### **2.1 通过conda安装完整数学库** ```bash # 创建新环境并安装完整数学支持 conda create -n pymc_env -c conda-forge pymc numpy libblas=*=*mkl conda activate pymc_env ``` ##### **2.2 验证BLAS安装** ```python import numpy as np np.__config__.show() # 查看BLAS/LAPACK实现 ``` 正确输出应包含`libraries = ['mkl_rt']`或`['openblas']`[^1] ##### **2.3 强制重新编译PyTensor** ```bash conda install -c conda-forge pytensor=2.14.2 --force-reinstall ``` ##### **2.4 处理特定系统问题** - **Linux系统**： ```bash export LD_PRELOAD=$CONDA_PREFIX/lib/libmkl_rt.so ``` - **macOS系统**： ```bash conda install -c conda-forge "libgfortran=12" ``` #### **3. 错误示例与修复验证** ```python import pymc as pm with pm.Model(): # 测试模型应能正常编译 x = pm.Normal("x") trace = pm.sample(100) # 应不再报BLAS错误 ``` #### **4. 高级调试方法** - **检查PyTensor配置**： ```python import pytensor print(pytensor.config.blas__ldflags) # 应显示有效链接参数 ``` - **查看编译日志**： ```python pytensor.config.optimizer_verbose = True ``` #### **5. 环境兼容性矩阵** | 组件 | 推荐版本 | 最低要求版本 | |--------------|------------|--------------| | PyMC | 5.7.2+ | ≥5.0 | | PyTensor | 2.14.2 | ≥2.10 | | OpenBLAS | 0.3.23 | ≥0.3.10 | | MKL | 2023.2.0 | ≥2021.1 | | conda-forge | 2023.09.19 | ≥2022.10 | --- ### **扩展阅读** 1. **BLAS性能对比**：MKL在Intel CPU上表现更优，OpenBLAS兼容性更好[^1] 2. **动态链接原理**：通过`ldd`命令(Linux)或`otool -L`(macOS)检查库依赖 3. **交叉编译问题**：在ARM架构(M1/M2 Mac)上需使用`conda-forge`的特殊构建 ---
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