如何配置numpy使用MKL作为BLAS/LAPACK运算后端

你之前直接执行pip install mkl不生效的原因是：当前环境中的numpy是预编译版本，构建时已经绑定了OpenBLAS后端，不会自动识别后续安装的MKL库，必须重新安装/编译numpy使其在构建阶段链接MKL，具体操作如下：

方案1：使用conda安装（推荐，适配你的conda环境） #

• 先卸载现有numpy和MKL相关包，避免版本冲突：

pip uninstall -y numpy mkl
conda uninstall -y numpy mkl

• 从defaults源安装MKL和配套numpy，defaults源提供的numpy默认编译时已链接MKL：

conda install -c defaults mkl numpy

• 安装完成后验证配置：

import numpy as np
np.show_config()

此时输出中blas_mkl_info、lapack_mkl_info会显示可用信息，blas_opt_info、lapack_opt_info会指向MKL库。

方案2：使用pip源码编译安装 #

如果必须使用pip管理包，可通过源码编译numpy指定链接MKL：

• 先安装MKL并配置环境变量，将路径替换为你当前虚拟环境对应的MKL安装路径：

pip install mkl
# 示例路径，可通过pip show mkl查看Location字段拼接得到
export MKL_ROOT=/your/env/path/lib/python3.7/site-packages/mkl
export LD_LIBRARY_PATH=$MKL_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export BLAS=$MKL_ROOT/lib/libmkl_rt.so
export LAPACK=$MKL_ROOT/lib/libmkl_rt.so

• 禁止使用预编译wheel包，从源码编译安装numpy：

pip install --no-binary numpy numpy

• 编译完成后执行np.show_config()验证即可。

注意：如果系统中存在其他路径的OpenBLAS库，需要保证MKL的库路径在LD_LIBRARY_PATH中优先级高于OpenBLAS的路径，避免numpy运行时优先加载OpenBLAS。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SkyWalker