libc.so.6 升级一直无法成功,有解吗?

2019-04-19 12:25:21 +08:00
 sjmcefc2
1.问题:rhel7 安装 tensorflow,提示 glibc-2.23 缺失,于是开始升级 libc.so.6
2.编译安装略过 /usr/local/glibc-2.23/ 。出现一个 warning。拷贝 libc-2.23.so 到 lib64 下面
3.开始替换
1 )
cd /lib64
2 )
LD_PRELOAD=/lib64/libc-2.17.so rm libc.so.6
3
LD_PRElOAD=/lib64/libc-2.23.so ln -s /lib64/libc-2.23.so /lib64/libc.so.6
第 3)步总是出错,而且提示不成功,只能重新软连接回去。。。。。

是编译有错(觉得一个 warning 不是什么问题哈)还是哪里不对呢?
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80 条回复
msg7086
2019-04-19 13:46:11 +08:00
@sjmcefc2 #14
10 楼已经说过了,RHEL 7 是 2014 年发行的。别说 7.6,就是 7.998 ,那也是 2014 年发行的。
如果 Tensorflow 需要 glib 2.23 ,而 RHEL 7 没有 glibc 2.23+,那说明 Tensorflow 不支持 RHEL 7,你需要删掉你的系统,然后换一个支持的版本。

而且你有没有想过,你装上了 glibc 2.23 以后,整个系统里那么多依赖 glibc 2.17 的软件怎么办?
wyntalgeer
2019-04-19 13:49:44 +08:00
升 libc=死 ×
换系统 /docker √
zhanglp888
2019-04-19 13:56:07 +08:00
我建议你了解一下
scl-utils
devtoolset-7

安装一个独立的 gcc 环境,替换 libc 有危险
zhanglp888
2019-04-19 13:57:07 +08:00
yum install scl-utils
yum install devtoolset-7

scl enable devtoolset-7 bash
sjmcefc2
2019-04-19 14:05:20 +08:00
那么换什么系统? linux 好多版本,哪个会更好点?
msg7086
2019-04-19 14:11:36 +08:00
支持你要用的软件的,就比不支持你要用的软件的,要好一点。

比如说他支持 Ubuntu 16.04+ (这个是 2016 年发行的,比 RHEL 7.x 新 2 年),那你装个 16.04 或者 18.04 就是很好的。
sjmcefc2
2019-04-19 14:13:07 +08:00
@msg7086 除了 ubuntu 之外还有可选吗?有点对 ubuntu 天生敌意捏?
sjmcefc2
2019-04-19 14:28:35 +08:00
centos 可以不(貌似和 rhel 一样)? debian 可以不?
Ryans
2019-04-19 14:47:33 +08:00
Anaconda 呗,然后 export LD_LIBRARY
sjmcefc2
2019-04-19 14:51:13 +08:00
@Ryans 就是在 anaconda 上 conda install 的 tensorflow。不过 exoport LD_LIBRARY 怎么用呢?稳定不?
sjmcefc2
2019-04-19 15:37:07 +08:00
Manjaro:一种不同的野兽》。---研究了下 linux,真实太多版本了,从未听过。。。。
SupperMary
2019-04-19 15:40:04 +08:00
上 docker+1
rrfeng
2019-04-19 15:41:21 +08:00
libc 是不能升级的,LD_LIBARY 并不能生效
除非用更高级的方式,例如 chroot (不确定),container
openbsd
2019-04-19 15:41:43 +08:00
就等 RHEL8 正式版了
expy
2019-04-19 15:44:21 +08:00
TF 官方文档:

我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow:
Ubuntu 16.04 或更高版本
Windows 7 或更高版本
macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(不支持 GPU )
Raspbian 9.0 或更高版本
dosmlp
2019-04-19 15:46:33 +08:00
升级 libc 有系统崩溃的可能,概率还挺大,不要问我怎么知道的- -!
expy
2019-04-19 15:50:19 +08:00
当然用容器更方便,主机上只有装好 docker 跟显卡驱动,环境镜像里已经打包好。
https://www.tensorflow.org/install/docker
sjmcefc2
2019-04-19 15:50:21 +08:00
@openbsd 也是 期待 8 版本,话说为啥 openbsd 是不是被隔绝在大数据、人工智能之外了?貌似上 docker 都难。

@SupperMary docker,那么宿主机用哪个版本的 Linux ?选择困难。真是很多版本的

@rrfeng 这个更高级的形式有点。。。。container 也是容器?

看着好像很多 dl,ml 的 docker image,就是哪个社区比较好,支持比较多。https://github.com/ufoym/deepo 这个看着很好啊。不知道大家都用什么
sjmcefc2
2019-04-19 15:51:40 +08:00
@expy 感谢宝贵信息,看来如果不用 docker 非 ubuntu 莫属。
如果用 dockers 呢
expy
2019-04-19 15:59:20 +08:00
@sjmcefc2 理论上新点的系统都能用,刚开始还是用 Ubuntu 的 lts 版本吧( 18.04/16.04 ),用得人最多,软件官方支持,用户踩坑分享的教程也多。

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