尝试导入“cuml”库时出现导入错误

摘要：

尝试在 Ubuntu 24.04 上的 conda 环境中导入 cuml 库时遇到导入错误。以下是我遵循的步骤以及遇到的错误。

重现步骤：

1. 创建新的 conda 环境：

   conda create --prefix ./env jupyter python=3.8
   

2. 从rapidsai 通道安装 cuml 库：

   conda install -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge cuml=21.12 cudatoolkit=11.0
   

   此安装工作正常，一切似乎都下载成功。

3. 启动 Jupyter 服务器：

   jupyter notebook
   

4. 在 Jupyter 单元中运行以下命令：

   import cuml
   

错误消息：

ImportError: cannot import name 'MachAr' from 'numpy'

导入错误的详细信息：

---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
Cell In[1], line 1
----> 1 import cuml

File ~/Desktop/cuML-problem/env/lib/python3.8/site-packages/cuml/__init__.py:17
      1 #
      2 # Copyright (c) 2021, NVIDIA CORPORATION.
      3 #
   (...)
     14 # limitations under the License.
     15 #
---> 17 from cuml.common.base import Base
     18 from cuml.common.handle import Handle
     19 import cuml.common.cuda as cuda

File ~/Desktop/cuML-problem/env/lib/python3.8/site-packages/cuml/common/__init__.py:17
      1 #
      2 # Copyright (c) 2019-2020, NVIDIA CORPORATION.
      3 #
   (...)
     14 # limitations under the License.
     15 #
---> 17 from cuml.common.array import CumlArray
     18 from cuml.common.array_sparse import SparseCumlArray
     20 # utils

File ~/Desktop/cuML-problem/env/lib/python3.8/site-packages/cuml/common/array.py:17
      1 #
      2 # Copyright (c) 2020-2021, NVIDIA CORPORATION.
      3 #
   (...)
     14 # limitations under the License.
     15 #
---> 17 import cupy as cp
     18 import numpy as np
     19 import operator

File ~/Desktop/cuML-problem/env/lib/python3.8/site-packages/cupy/__init__.py:394
    392 from numpy import finfo  # NOQA
    393 from numpy import iinfo  # NOQA
--> 394 from numpy import MachAr  # NOQA
    396 from numpy import find_common_type  # NOQA
    397 from numpy import issctype  # NOQA

ImportError: cannot import name 'MachAr' from 'numpy' (/home/john/Desktop/cuML-problem/env/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py)

采取的故障排除步骤：

1. 发现一个相关问题建议将 numpy 降级到 1.23：

   • 运行命令：

     conda install numpy=1.23
     

   • 遇到以下错误：

     LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving:
       - nothing provides numpy-base 1.23.3 py310h375b286_0 needed by numpy-1.23.3-py310hac523dd_0
     

2. 尝试使用 Python 3.12 在 conda 环境中安装 cuml 库：

   • 遇到类似依赖性问题：

     LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving:
       - package cuml-21.12.00-cuda11_py37_g04c4927f3_0 requires python >=3.7,<3.8.0a0, but none of the providers can be installed
     

3. 尝试在 Python 3.12 环境中安装 cuml 但没有特定版本：

   • 遇到以下错误：

     LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving:
       - nothing provides cuda92 needed by libcuml-0.5.1-cuda9.2_0
     

环境详细信息：

• 操作系统： Ubuntu 24.04
• Conda版本： 24.5.0
• GPU： NVIDIA GeForce GTX 1060 3GB
• NVIDIA 驱动程序版本： 535.183.01

问题： 如何解决导入错误并成功在我的 conda 环境中导入 cuml 库？是否有已知可与 cuml 21.12 一起使用的 numpy 和 Python 的特定版本？

遇到的错误是因为 numpy 版本 1.24 中删除了 MachAr 属性。cuML 21.12 版本与 numpy 的最新版本不兼容。

以下是在的 conda 环境中成功导入 cuml 的解决方法：

1. 创建一个新的 conda 环境： 最好从一个干净的环境开始。包括 Python 3.8 版本，因为根据 rapidsai 文档，这是支持的版本。 bash conda create --prefix ./env_cuml python=3.8 -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge conda activate ./env_cuml

2. 安装特定版本的 cuML 和 cudatoolkit： 不要安装没有指定版本的 cuml ，因为这可能会导致依赖项问题。选择与的 CUDA 版本兼容的 cudatoolkit 版本（对于的 GTX 1060，cudatoolkit=11.0 应该可以）。 bash conda install cuml=21.12 cudatoolkit=11.0 -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge

3. 安装兼容的 numpy 版本： 在安装 cuML 后，手动安装 numpy 的兼容版本。根据的错误消息， numpy 1.23 应该可以解决该问题。 bash conda install numpy=1.23

4. 验证安装： 安装所有软件包后，通过尝试导入 cuml 来验证的安装。 python import cuml

如果仍然遇到问题，请确保：

• 的 NVIDIA 驱动程序是最新的。 可以从 NVIDIA 驱动程序下载页面 下载适用于的 GPU 的最新驱动程序。
• 正在使用与的 CUDA 版本兼容的 cuML 版本。 可以在 rapidsai 文档 中找到 CUDA 和 cuML 版本的兼容性矩阵。

按照这些步骤应该可以解决 ImportError 并允许在 conda 环境中使用 cuml 。