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

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?

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
最新发布
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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