TensorflowとPythonで動作するRedhat 6.8のglibc 2.12から2.14へのアップグレード

Question

当社のサーバーは、Redhat 6.8で動作し、Anaconda Python 3.6.1がインストールされています。

Pythonモジュール：Keras/Tensorflowをインポートしようとしましたが、それを動作させるためにGlibcを2.12から2.14にアップグレードする必要があります。

我々はPythonのPythonインタプリタ内Kerasモジュールをインポートしようとした後How to upgrade glibc from version 2.12 to 2.14 on CentOS?

このリンクからの指示に応じてダウンロードして、個別のインストールとしてGlibcの2.14をインストールしている、それは（私たちにエラー「セグメンテーションフォールトを与えますcore dumped）」エラーが表示され、OSのコマンドプロンプトに戻ります。 Glibc 2.14をインストールする前に、Glibc 2.14が見つかりませんでした。

これは最初からTensorflowをインストールするためのリンクです。 https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda

誰でもこの問題の解決方法を知っていますか？

ありがとうございました！

Answer 1

リンク先の回答が正しくありません。 2番目のglibcをインストールすることはできますが、それでも--prefix=/usrでコンパイルして（DESTDIRを使用してインストールする必要があります）、ビルドルートのtestrun.shスクリプトのような明示的なリンカ呼び出しですべてのプログラムを実行する必要があります。最初の試行では、testrun.shを使ってプログラムバイナリを直接実行するだけで、glibcをインストール先のディレクトリにインストールすることさえできません。

glibc wikiはtesting instructionsです。これらは、新しくビルドされた（ただし、インストールされていない）glibcで独自のアプリケーションを実行する場合にも当てはまります。

LD_LIBRARY_PATHを使用すると、ダイナミックリンカとライブラリの残りの部分が一致しないため、ランダムなクラッシュが発生します。 testrun.shのアプローチにはいくつかの注意点があります。完全な分離はできませんが、通常はかなり良い結果が得られます。しかし、LD_LIBRARY_PATHのアプローチとは異なり、他のglibcで実行されているプロセスによって起動されたすべてのサブプログラムに自動的には拡張されません。

この場合、Red Hat Enterprise Linux 7にアップグレードする方が簡単です（glibc 2.17をそのまま使用できます）。