Conda环境blas包锁定在1.0版本无法升级的原因排查方法

按以下步骤依次排查，可直接定位锁版本的根因：

• 先查反向依赖
  先安装依赖树查询工具conda-tree，直接查所有依赖blas的已安装包：

  conda install -n base conda-tree -c conda-forge
  conda tree depends blas --reverse
  

  输出结果中会标注每个包对blas的版本要求，凡是明确约束blas=1.0或blas 1.0*的包，就是直接锁版本的来源。
• 模拟升级看冲突日志
  不需要实际执行升级，跑dry-run模拟安装目标版本的blas，conda的解算器会直接抛出完整冲突链：

  conda install blas=2.21=mkl --dry-run
  

  日志里会明确写出是哪个包的版本约束和blas 2.21不兼容，还是通道配置导致解算器选不到高版本。
• 检查手动锁定配置
  两类手动锁版本的配置会强制固定包版本：
  1. 全局conda配置中的固定包列表，执行命令查看：

     conda config --show pinned_packages
     

     如果输出包含blas相关版本条目，执行conda config --remove pinned_packages <对应blas条目>删除即可。
  2. 当前环境下的pin文件，路径为$CONDA_PREFIX/conda-meta/pinned，如果文件存在，打开后删除所有blas相关的版本约束行即可。
• 排查通道配置与缓存问题
  执行以下命令查看通道配置：

  conda config --show channels channel_priority
  

  如果同时启用了defaults和conda-forge源，且通道优先级不是strict，很容易出现解算器优先匹配defaults源旧依赖树的情况——blas 1.0 mkl是defaults源的长期留存旧版本，和conda-forge的2.x版本依赖链不兼容。这种情况先清理本地缓存再重新解算：

  conda clean -a -y
  

注：近1个月conda-forge源的blas 2.x版本做了依赖结构重构，将原单包整合的BLAS实现拆分为了多实现元包结构，如果环境内存在从defaults源安装的旧版numpy、scipy等科学计算包，且这些包未同步升级，就会强制要求blas停留在1.0版本以满足旧依赖约束。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark