安装torch2.3.0时报错：shm.dll or one of its dependencies._shm.dll" or one of its dependencies.

安装torch2.3.0时报错：shm.dll or one of its dependencies.

找了很久在stack overflow上找到了了报错的原因：
mkl和torch的版本对不上，一般来说torch 2.3.0 requires mkl<=2021.4.0,>=2021.1.1; platform_system == “Windows”, but you have mkl 2024.1.0 which is incompatible.

执行命令

pip install mkl==2021.4.9
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安装mkl2021.4.0就可以正常使用torch了，以后安装torch时需要注意安装对应版本的mkl

扩展知识
Intel MKL（Math Kernel Library）和PyTorch是两个不同的软件组件，它们在机器学习和深度学习领域中扮演着不同的角色：

1. Intel MKL：

   • MKL是Intel公司开发的一种高性能数学核心函数库，它提供了高度优化的数学运算，包括线性代数、统计、快速傅里叶变换（FFT）等。
   • MKL主要用于加速数值计算，它被许多科学计算和数据分析软件所使用，如NumPy、SciPy等。
   • MKL通常在后台运行，用户不需要直接与它交互，它通过优化底层数学运算来提升性能。

2. PyTorch：

   • PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
   • 它提供了强大的GPU加速的张量计算能力，支持动态计算图（动态图），这使得研究人员和开发人员能够快速实验和迭代模型。
   • PyTorch还包括一个高级的神经网络模块Torchvision，用于处理图像和视频，以及一个文本处理库Torchtext。

MKL与PyTorch的关系：

• PyTorch可以利用MKL来提升其性能。PyTorch的某些底层运算，特别是涉及线性代数和FFT的部分，可以调用MKL来执行，从而获得更快的计算速度。
• 如果你的系统上安装了MKL，PyTorch会自动使用它来加速计算。如果没有安装MKL，PyTorch仍然可以正常工作，但可能不会达到最佳性能。
• 用户通常不需要手动配置MKL，PyTorch会自动处理与MKL的集成。

总的来说，MKL是PyTorch和其他科学计算库的底层加速器，而PyTorch是一个高层的机器学习框架，两者共同协作，为用户提供高效的机器学习解决方案。