plt.imshow()导致Jupyter Notebook内核崩溃问题求助

核心问题分析 #

从你给出的OpenMP错误日志来看，根本原因是多份OpenMP运行时库（libiomp5md.dll）冲突，加上PyTorch张量直接传入plt.imshow时的兼容性问题共同导致了内核崩溃。以下是针对性的解决步骤：

1. 解决OpenMP库冲突 #

临时验证方案

在Jupyter Notebook最开头添加代码，通过环境变量绕开冲突：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"

或者在启动Jupyter前，在命令行执行对应指令：

# Windows系统
set KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE
# Linux/macOS系统
export KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE

执行完成后再启动Jupyter Notebook。

彻底修复方案（推荐）

找到你的Python环境中重复存在的libiomp5md.dll文件（通常Anaconda和PyTorch会各自携带一份），将其中一份重命名（比如改为libiomp5md.dll.bak），确保系统仅加载单一版本的运行时库。

2. 修正代码中的关键问题 #

修复逻辑笔误

你的代码中N[ix2, ix2] += 1是错误写法，正确应为N[ix1, ix2] += 1——该笔误会导致矩阵仅对角线被赋值，虽然不是内核崩溃的直接原因，但会让后续可视化结果完全不符合预期。

转换PyTorch张量为Numpy数组

plt.imshow对Numpy数组的支持比PyTorch张量更稳定，将可视化代码修改为：

plt.imshow(N.numpy())

3. 调整Matplotlib后端设置 #

将%matplotlib inline提前到代码最开头，避免导入库后再切换后端的潜在问题：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
# 后续读取文件、构建矩阵的代码...

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