Pytorchのチュートリアルをお勉強中に以下のエラーが発生
OMP: Error #15: Initializing libomp.dylib, but found libiomp5.dylib already initialized.
エラーが発生する該当ソースはチュートリアル内の以下の部分
# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
ここで報告されているように、
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
を最初に実行しておけばOK。
つまりチュートリアルのソースとしては、以下でOK
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
終わり