错误 mkl-service + Intel(R) MKL MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 ... 解决方案

当使用pytorch 多卡训练时可能会报错 mkl-service + Intel(R) MKL MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible ...，本文记录解决方案。

问题原因

出现问题的条件

• 在 pytorch 1.5 + 以上的版本
• 在多卡训练
• 在import torch 在 import numpy 之前

原因

如果在 numpy 之前导入了 torch，那么这里的子进程将获得一个 GNU 线程层（即使父进程没有定义变量）

但是如果 numpy 在 Torch 之前被导入，子进程将获得一个 INTEL 线程层，这种情况会导致线程之间打架

• 错误信息

Error: mkl-service + Intel® MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library. Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.

解决方案

方案一

降级pytorch

• 降级 pytorch 到1.5 一下

方案二

谁会接受降级啊

使用单卡训练

方案三

单卡batch size 不够大啊

• 在python 程序入口 import numpy
• 可以极大程度上减少 error 信息输出

方案四

正儿八经的

• 在环境变量添加

'MKL_SERVICE_FORCE_INTEL' = '1'

Linux 中

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1

可以使得程序继续运行，但错误信息还是会报

• 再加入

'MKL_THREADING_LAYER' = 'GNU' 

据说可以避免报错

• 可以查看原始 issues

参考资料

• https://github.com/pytorch/pytorch/issues/37377
• https://blog.csdn.net/qq_40246742/article/details/117898715

文章链接：
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/bug-fix/mkl-service-err-message/mkl-service-err-message/