jupyter 内核似乎挂掉了 它很快将自动重启---解决方案

序言

jupyter莫名死掉重启，是一件很头痛的事情，尤其是，等了很久后它死了，其原因应该多而繁杂，各式各样，需要具体情况具体分析。最近就碰到一次，之前运行良好的代码，又重新运行，竟然死掉了，我草不信重新试一下，结果反复死了很多次，逐渐暴躁失去理智，很想咋键盘，真的大忌。后来通过一系列方法终于解决掉了，记录一下这个过程，希望带给你一点启发。

遇到这种问题后，不要网上乱搜这样效率低下，正规解法是：

1. 从jupyter后台或者前台log日志，找到关键报错信息。
2. 将关键报错信息贴到网上在进行搜索。
3. 解决后，反思到底发生了什么事情，归纳到自己的知识体系中。

在搜索过程中，不要怕，如果无人请教，可以大胆假设，自圆其说，错了就再改就行了。

下面介绍一下我本次解决过程。

现象

运行下面的代码，jupyter无端由崩溃重启，报内核似乎挂掉了 它很快将自动重启。

import faiss
import numpy as np
import mkl

def faiss_similarity(main_mtx, candi_mtx, topn=30):
    main_mtx = main_mtx.astype(np.float32)
    new_candi_mtx = candi_mtx.astype(np.float32)
    N, d = main_mtx.shape
    # https://zhuanlan.zhihu.com/p/357414033
    index = faiss.IndexFlatIP(d)    # inner product
    # index = faiss.IndexFlatL2(d) 
    index.add(new_candi_mtx)
    
    step = 10
    D, I = [], []
    for i in tqdm(range(0, N, step)):
        # xb不能是float64
        dm, im = index.search(main_mtx[i:i+step], topn)
        D.append(dm)
        I.append(im)
    return np.vstack(D), np.vstack(I)

查询后台Log和搜索答案

由于我的jupyter是在后台启动的，放到了output.log，所以就在后台打开，找到如下错误：

此类cannot load和not found错误，一般都是没有安装某个程序或者安装后路径出错了，所以一般重装能够解决问题。

找到关键词后去网上搜索，经过尝试最终发现解决方法如下：

import faiss
import numpy as np
import mkl
"""
重新安装mkl和faiss
conda install mkl
conda install mkl-service
conda install -c pytorch faiss-cpu
"""
mkl.get_max_threads()
"""
上边的话用来解决这个bug
INTEL MKL ERROR: /data/zfchen/miniconda3/envs/infringement/lib/python3.7/site-packages/faiss/../../.././libmkl_avx512.so.2: undefined symbol: mkl_sparse_optimize_bsr_trsm_i8.
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx512.so.2 or libmkl_def.so.2.
[I 19:44:47.937 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (1/5), keep random ports
"""
def faiss_similarity(main_mtx, candi_mtx, topn=30):
    main_mtx = main_mtx.astype(np.float32)
    new_candi_mtx = candi_mtx.astype(np.float32)
    N, d = main_mtx.shape
    # https://zhuanlan.zhihu.com/p/357414033
    index = faiss.IndexFlatIP(d)    # inner product
    # index = faiss.IndexFlatL2(d) 
    index.add(new_candi_mtx)
    
    # step不要太大有可能会挂掉
    step = 10
    D, I = [], []
    for i in tqdm(range(0, N, step)):
        # xb不能是float64
        # search的向量一次性不要太多，不然有可能会导致jupyter挂掉
        dm, im = index.search(main_mtx[i:i+step], topn)
        D.append(dm)
        I.append(im)
    return np.vstack(D), np.vstack(I)

总结错误

Faiss-cpu版本，在intel Cpu上，会运行依赖mkl，应当安装它。安装后，依然无法其效果，最后看到cpu没有满载，运行mkl.get_max_threads()获得CPU满载。