>>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/__init__.py", line 196, in <module> from torch._C import * ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

<think>好的，用户现在的问题是导入torch时出现ImportError: libopenblas.so.0找不到。用户提到使用的是Python 3.6环境，并且安装的是torch 1.8.0。我需要结合之前的对话和用户提供的引用内容来给出解决方案。 首先，用户之前已经尝试安装，但依赖项显示已满足，可能存在版本冲突或路径问题。根据用户提供的引用[1]，缺少libopenblas.so.0通常需要安装libopenblas库。引用[2]中的安装步骤里提到安装libopenblas-base，可能用户没有正确安装或者路径没有配置。 接下来，我需要检查可能的解决方案。首先，安装libopenblas-base，这是Ubuntu/Debian系统中的包。用户可能没有安装或者安装后路径没有被识别。此外，可能需要更新ldconfig来刷新共享库缓存。 另外，用户可能使用的是ARM架构（根据引用中的aarch64），需要确认安装的包是否适用于该架构。用户之前下载的torch whl文件是针对aarch64的，可能需要确保所有依赖库也支持该架构。 还需要考虑虚拟环境的问题，用户之前创建了虚拟环境，但如果在虚拟环境中安装，可能需要确保系统库在虚拟环境中可见，或者重新安装虚拟环境中的库。 可能的步骤包括安装libopenblas-base，更新ldconfig，检查库路径，设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，或者重新安装torch并确保依赖项正确安装。此外，用户提到之前安装的torch可能有问题，可能需要强制重新安装或使用conda管理依赖。 需要验证每个步骤是否适用于用户的环境，特别是ARM架构和Python 3.6的情况。同时，用户之前提到使用pip安装，可能需要检查是否有遗漏的依赖项，比如libopenmpi-dev或其他相关库。</think>### 解决方案：解决 Torch 1.8.0 在 Python 3.6 中缺少 `libopenblas.so.0` 的 ImportError #### 问题定位 当出现 `ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file` 时，核心原因是系统缺少 OpenBLAS 动态链接库或其路径未被正确识别。此问题在 **ARM架构（如 Jetson Nano、树莓派等）** 和 **手动安装预编译包** 的场景中较为常见[^1]。 --- ### 方法一：安装 OpenBLAS 依赖 根据引用[2]中的安装流程，需显式安装以下依赖： 1. **更新软件源并安装 OpenBLAS** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libopenblas-base libopenblas-dev ``` 2. **验证库文件路径** ```bash # 检查库文件是否存在 ls /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopenblas.so.0 # 若存在但报错，需更新动态链接库缓存 sudo ldconfig ``` 3. **设置环境变量（可选）** ```bash # 强制指定 OpenBLAS 库路径（仅当默认路径无效时使用） export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH ``` --- ### 方法二：修复 Torch 安装完整性 若依赖已安装但问题依旧存在，可能是 Torch 安装包与当前系统不兼容： 1. **确认 PyTorch 安装包架构匹配** - 根据引用[2]中的文件名 `torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`，该包专为 **ARMv8 (aarch64)** 架构编译，需确保系统架构匹配 - 检查系统架构： ```bash uname -m # 应输出 "aarch64" ``` 2. **强制重新安装 Torch** ```bash pip3 install --force-reinstall --no-cache-dir torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` --- ### 方法三：使用 Conda 重建环境（推荐） 引用[3]提到 Anaconda 环境管理更可靠，可通过以下步骤创建纯净环境： 1. **创建 Python 3.6 的 Conda 环境** ```bash conda create -n torch_env python=3.6 conda activate torch_env ``` 2. **通过 Conda 安装 PyTorch** ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio -c pytorch ``` > 注意：Conda 会自动处理 OpenBLAS 依赖，无需手动安装系统库[^3]。 --- ### 验证安装 通过以下命令验证 Torch 是否正常加载 OpenBLAS： ```python import torch print(torch.__config__.parallel_info()) # 应显示 OpenBLAS 作为后端 print(torch.randn(3,3).cpu()) # 测试张量计算功能 ``` --- ### 关键注意事项 1. **ARM架构特殊性**：手动安装的 `.whl` 包需严格匹配芯片架构（如 `aarch64` vs `x86_64`） 2. **依赖完整性**：引用[2]中提到的 `libopenmpi-dev` 是 MPI 并行计算支持库，若需分布式训练则必须安装 3. **虚拟环境隔离性**：建议优先使用 Conda 或 virtualenv 避免系统库污染问题 ---