无法在Conda环境安装依赖，缺失mkl_rt库求解决方案

核心问题分析 #

报错里的libraries mkl_rt not found是numpy编译失败的直接原因，同时日志显示normal site-packages is not writeable，说明你大概率没正确激活Conda环境，导致用了系统级pip而非环境内的pip，进而引发权限和依赖适配问题。

分步解决步骤 #

1. 激活目标Conda环境
   先切换到你的Conda环境，避免使用系统Python：

   conda activate 你的环境名称
   

   激活后直接用pip命令，别用python3 -m pip，确保调用的是环境内的pip工具。

2. 安装mkl_rt依赖库
   MKL是Intel的数学核心库，Conda提供了预编译的适配包，直接通过Conda安装：

   conda install mkl
   

   如果官方频道找不到，可指定Intel频道：

   conda install -c intel mkl
   

3. 用Conda安装numpy
   numpy对MKL依赖强，Conda安装会自动处理依赖关联，避免编译问题：

   conda install numpy==1.17.3
   

4. 逐个安装剩余依赖
   numpy安装完成后，依次安装其他包：

   • 安装Flask：

     pip install Flask==1.1.1
     

   • 安装imutils：

     pip install imutils==0.5.3
     

   • 安装Keras：

     pip install Keras==2.4.0
     

   • 安装opencv-python：

     pip install opencv-python==4.4.0.46
     

额外提示 #

• 别在Conda环境里混用系统级pip，激活环境后所有Python相关命令都用环境内的版本。
• 如果后续还有编译类错误，优先尝试用Conda安装对应包，预编译包通常能避开本地编译依赖缺失的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者serenitycodes