[PYTHON] Verwenden Sie Tensorflow in einer wurzellosen Umgebung

Ein Hinweis auf die Punkte, die hängen bleiben, wenn Sie versuchen, Tensorflow in einer Umgebung zu verwenden, in der Sie keine Root-Berechtigungen haben. Die Umgebung ist CentOS 6.7, aber ich denke, es ist überall gleich. Ich benutze kein CUDA.

Python-Version

Es wird nicht funktionieren, wenn nicht die 2.7-Serie enthalten ist. Ich habe Pyenv benutzt. Siehe hier. Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie jedoch die in [hier] gezeigte Option angeben (http://qiita.com/cookienote/items/f1c7c4e76140f68cb81b). Übrigens, wenn Sie es mit pip ohne Optionen einfügen, müssen Sie die Bibliothek erneut einfügen. Numpy, Sympy, Tensorflow erneut eingefügt.

Über glibc, libstdc ++ Version

Da ich eine kompilierte Binärdatei verwende, kann ich sie nur verwenden, wenn die libc-Version übereinstimmt. Laden Sie daher rpm herunter und ersetzen Sie es. In CentOS scheint es gibt nichts Vergleichbares zu packages.debian.org, ziehen Sie es also direkt aus dem Repository heraus. Ich werde kommen. Für RIKEN gehen Sie beispielsweise zu hier.

python

$ mkdir ~/tflib
$ cd ~/tflib
$ wget http://ftp.riken.jp/Linux/centos/7/os/x86_64/Packages/glibc-2.17-78.el7.x86_64.rpm
$ rpm2cpio glibc-2.17-78.el7.x86_64.rpm|cpio -idv
$ wget http://ftp.riken.jp/Linux/centos/7/os/x86_64/Packages/libstdc++-4.8.3-9.el7.x86_64.rpm
$ rpm2cpio libstdc++-4.8.3-9.el7.x86_64.rpm|cpio -idv

Ich werde es als belassen. Wenn es Debian / Ubuntu ist, sollten Sie es finden und entpacken. [^ 1] [^ 1]: Vielleicht gibt es eine Abhängigkeit, aber es hat ohne irgendetwas anderes funktioniert. Wenn Sie Debian / Ubuntu verwenden, können Sie die Abhängigkeit in packages.debian.org sehen. Fügen Sie sie daher entsprechend hinzu. Jetzt haben wir alles, aber die Version von ld-linux.so stimmt nicht überein, also tut es mir leid.

python

$ LD_LIBRARY_PATH=~/tflib/lib64/:~/tflib/usr/lib64/ ~/tflib/lib64/ld-2.17.so ~/.pyenv/versions/2.7.10/bin/python tutorial1.py

Sie können es endlich starten. Ich bin mühsam

~/.bashrc

alias tfpy='LD_LIBRARY_PATH=~/tflib/lib64/:~/tflib/usr/lib64/ ~/tflib/lib64/ld-2.17.so ~/.pyenv/versions/2.7.10/bin/python'

Ich habe es als belassen.

python

$ tfpy tutorial1.py

Ergänzung

Ich denke, ich sollte wahrscheinlich numpy oder Python selbst mit der neuen libc neu kompilieren. .. Bisher liegen keine Fehler vor.