Windows下搭配MKL使用PyTorch和Matplotlib的正确方法及报错解决

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错的本质是当前Python环境中存在多份来自不同来源的libiomp5md.dll动态库：通常一份是MKL自带的OpenMP运行库，另一份是PyTorch预编译包内置的同版本库，Matplotlib导入时会触发NumPy加载MKL的动态库，后续PyTorch加载自身自带的库时就会触发冲突。

以下是规范的解决方案：

• 方案1：删除重复动态库（最彻底的解决方案）
  首先激活当前使用的Python虚拟环境，执行命令搜索所有对应动态库：
  where libiomp5md.dll
  正常会返回2个路径，分别对应PyTorch内置的库（路径一般为{你的虚拟环境目录}/Lib/site-packages/torch/lib/libiomp5md.dll）和Anaconda/Miniconda环境自带的MKL库（路径一般为{你的虚拟环境目录}/Library/bin/libiomp5md.dll）。对比两个文件的版本，保留版本更高的文件，将另一个文件重命名为libiomp5md.dll.bak或者直接删除即可解决冲突。
• 方案2：统一包管理安装源
  避免混用conda和pip安装数值计算相关依赖：如果使用conda管理环境，就通过conda源安装PyTorch、NumPy、Matplotlib和MKL相关包，conda会自动统一依赖的MKL库版本，不会出现多份动态库的问题；如果使用pip管理全量包，优先安装官方预编译的同批次依赖包，避免跨版本依赖冲突。

已有的两类临时方案都存在明显缺陷：Windows平台不支持nomkl会导致无法使用MKL的加速能力，而添加os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'的操作仅会屏蔽冲突警告，不会解决根本问题，极端情况下可能出现数值计算结果错误、程序无预警崩溃的问题，不建议在生产场景使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rubi Shnol