Utilisez tensorflow dans un environnement sans racine

Une note des points bloqués lorsque vous essayez d'utiliser tensorflow dans un environnement où vous ne disposez pas des privilèges root. L'environnement est CentOS 6.7, mais je pense que c'est le même partout. Je n'utilise pas CUDA.

Version Python

Cela ne fonctionnera que si la série 2.7 est incluse. J'ai utilisé pyenv. Veuillez consulter ici. Cependant, à ce moment-là, vous devez spécifier l'option comme indiqué dans here. Au fait, si vous le mettez avec pip sans options, vous devez remettre la bibliothèque. Réinséré numpy, sympy, tensorflow.

À propos de la glibc, version libstdc ++

Puisque j'utilise un binaire compilé, je ne peux pas l'utiliser à moins que la version de la libc ne corresponde. Par conséquent, téléchargez rpm et remplacez-le. Dans CentOS, il semble que il n'y a rien comme packages.debian.org, donc extrayez-le directement du référentiel. Je viendrai. Par exemple, pour RIKEN, accédez à here.

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

Je vais le laisser tel quel. S'il s'agit de Debian / Ubuntu, vous devriez le trouver et le décompresser. [^ 1] [^ 1]: Il y a peut-être une dépendance, mais cela a fonctionné sans rien d'autre. Si vous utilisez Debian / Ubuntu, vous pouvez voir la dépendance dans packages.debian.org, veuillez donc l'ajouter comme il convient. Maintenant que nous avons tout, mais la version de ld-linux.so ne correspond pas, donc je suis désolé.

python

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

Vous pouvez enfin le démarrer. Je suis gênant

~/.bashrc

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

Je l'ai laissé comme.

python

$ tfpy tutorial1.py

Supplément

En fait, je pense que peut-être numpy ou Python lui-même devra être recompilé avec la nouvelle libc. .. Il n'y a pas d'erreurs pour l'instant.