Tensorflow 设置在 R | 错误：无法加载本机 TensorFlow 运行时

Question

赏金将在 7 天后到期。 此问题的答案有资格获得+100声望赏金。 jared_mamrot想引起对这个问题的更多关注：

我没能解决这个问题，但我怀疑存在解决方案。 此赏金用于进一步了解问题或理想情况下的解决方案。 谢谢

在过去的 5 天里，我试图让 Keras/Tensorflow 包在 R 中工作。 我正在使用 RStudio 进行安装，并使用了conda ， miniconda ， virtualenv但最终每次都会崩溃。 安装库不应该是一场噩梦，尤其是当我们谈论 R（最好的统计语言之一）和 TensorFlow（最好的深度学习库之一）时。 有人可以分享在 CentOS 7 上安装 Keras/Tensorflow 的可靠方法吗？

以下是我在 RStudio 中安装tensorflow的步骤。

由于 RStudio 每次运行tensorflow::tf_config()时都会崩溃，因此我无法检查出了什么问题。

devtools::install_github("rstudio/reticulate")
devtools::install_github("rstudio/keras") # This package also installs tensorflow
library(reticulate)
reticulate::install_miniconda()
reticulate::use_miniconda("r-reticulate")
library(tensorflow)
tensorflow::tf_config() **# Crashes at this point**

sessionInfo()


R version 3.6.0 (2019-04-26)
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)
Running under: CentOS Linux 7 (Core)

Matrix products: default
BLAS/LAPACK: /usr/lib64/R/lib/libRblas.so

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] tensorflow_2.7.0.9000 keras_2.7.0.9000      reticulate_1.22-9000 

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.7      lattice_0.20-45 png_0.1-7       zeallot_0.1.0  
 [5] rappdirs_0.3.3  grid_3.6.0      R6_2.5.1        jsonlite_1.7.2 
 [9] magrittr_2.0.1  tfruns_1.5.0    rlang_0.4.12    whisker_0.4    
[13] Matrix_1.3-4    generics_0.1.1  tools_3.6.0     compiler_3.6.0 
[17] base64enc_0.1-3

更新 1 RStudio 在安装 tensorflow 时不会崩溃的唯一方法是执行以下步骤 -

首先，我使用 conda 创建了一个新的虚拟环境

conda create --name py38 python=3.8.0
conda activate py38
conda install tensorflow=2.4

然后从 RStudio 中，我安装了 reticulate 并激活了我之前使用 conda 创建的虚拟环境

devtools::install_github("rstudio/reticulate")
library(reticulate)
reticulate::use_condaenv("/root/.conda/envs/py38", required = TRUE)
reticulate::use_python("/root/.conda/envs/py38/bin/python3.8", required = TRUE)
reticulate::py_available(initialize = TRUE)
ts <- reticulate::import("tensorflow")

当我尝试在 RStudio 中导入tensorflow时，它会加载库/lib64/libstdc++.so.6而不是/root/.conda/envs/py38/lib/libstdc++.so.6并且我收到以下错误 -

Error in py_module_import(module, convert = convert) : 
  ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "/root/.conda/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 64, in <module>
    from tensorflow.python._pywrap_tensorflow_internal import *
  File "/home/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.6/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 39, in _import_hook
    module = _import(
ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by /root/.conda/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

这是/lib64/libstdc++.so.6里面的内容

> strings /lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBC

GLIBCXX_3.4
GLIBCXX_3.4.1
GLIBCXX_3.4.2
GLIBCXX_3.4.3
GLIBCXX_3.4.4
GLIBCXX_3.4.5
GLIBCXX_3.4.6
GLIBCXX_3.4.7
GLIBCXX_3.4.8
GLIBCXX_3.4.9
GLIBCXX_3.4.10
GLIBCXX_3.4.11
GLIBCXX_3.4.12
GLIBCXX_3.4.13
GLIBCXX_3.4.14
GLIBCXX_3.4.15
GLIBCXX_3.4.16
GLIBCXX_3.4.17
GLIBCXX_3.4.18
GLIBCXX_3.4.19
GLIBC_2.3
GLIBC_2.2.5
GLIBC_2.14
GLIBC_2.4
GLIBC_2.3.2
GLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH

为了解决库问题，我在 RStudio 中添加了具有GLIBCXX_3.4.20的正确libstdc++.so.6库的路径。

system('export LD_LIBRARY_PATH=/root/.conda/envs/py38/lib/:$LD_LIBRARY_PATH')

并且

Sys.setenv("LD_LIBRARY_PATH" = "/root/.conda/envs/py38/lib")

但我仍然收到相同的错误ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' 。 不知何故/lib64/libstdc++.so.6仍然首先加载 /lib64/libstdc++.so.6 而不是/root/.conda/envs/py38/lib/libstdc++.so.6

如果我在R控制台中执行上述步骤，而不是RStudio ，那么我也会得到完全相同的错误。

有没有人遇到过这个问题？

Answer 1

花了我超过 15 天，我终于解决了这个问题。

启动干净的 CentOS 7 VM，安装 R 和依赖项（取自 Jared 的回答）-

yum install epel-release
yum install R
yum install libxml2-devel
yum install openssl-devel
yum install libcurl-devel
yum install libXcomposite libXcursor libXi libXtst libXrandr alsa-lib mesa-libEGL libXdamage mesa-libGL libXScrnSaver

现在，创建一个 conda 环境

yum install conda
conda clean -a     # Clean cache and remove old packages, if you already have conda installed
# Install all the packages together and let conda handle versioning. It is important to give a Python version while setting up the environment. Since Tensorflow supports python 3.9.0, I have used this version 
conda create -y -n "tf" python=3.9.0 ipython tensorflow keras r-essentials r-reticulate r-tensorflow
conda activate tf

在服务器上打开一个新端口（ 7878或选择您想要的任何端口号）以使用新的conda环境库访问 RStudio

iptables -A INPUT -p tcp --dport 7878 -j ACCEPT
/sbin/service iptables save

然后按如下方式启动 RStudio -

/usr/lib/rstudio-server/bin/rserver \
   --server-daemonize=0 \
   --www-port 7878 \
   --rsession-which-r=$(which R) \
   --rsession-ld-library-path=$CONDA_PREFIX/lib

您将在默认端口8787上保持之前的环境完好无损，并在7878上使用 Tensorflow 和 Keras 的新环境。

以下代码现在可以在 RStudio 中正常工作

install.packages("reticulate")
install.packages("tensorflow")
library(reticulate)
library(tensorflow)
ts <- reticulate::import("tensorflow")

Answer 2

也许我失败的尝试会帮助其他人解决这个问题； 我的方法：

• 启动干净的 CentOS 7 vm
• 安装 R 和一些依赖项

sudo yum install epel-release
sudo yum install R
sudo yum install libxml2-devel
sudo yum install openssl-devel
sudo yum install libcurl-devel
sudo yum install libXcomposite libXcursor libXi libXtst libXrandr alsa-lib mesa-libEGL libXdamage mesa-libGL libXScrnSaver

• 通过 linux 安装程序脚本下载并安装 Anaconda
• 创建一个新的 conda 环境

conda init
conda create --name tf
conda activate tf
conda install -c conda-forge tensorflow

**在此 conda 环境中，您可以在 python 中导入 tensorflow 而不会出错； 现在通过 R 访问 tf

• 通过 devtoolset 安装更新的 gcc

sudo yum install centos-release-scl
sudo yum install devtoolset-7-gcc*

• 尝试通过网状 package 在 R 中使用 tensorflow

scl enable devtoolset-7 R
install.packages("remotes")
remotes::install_github('rstudio/reticulate')
reticulate::use_condaenv("tf", conda = "~/anaconda3/bin/conda")
reticulate::repl_python()
# This works as expected but the command "import tensorflow" crashes R
# Error: *** caught segfault *** address 0xf8, cause 'memory not mapped'

# Also tried:
install.packages("devtools")
devtools::install_github('rstudio/tensorflow')
devtools::install_github('rstudio/keras')
library(tensorflow)
install_tensorflow() # "successful"
tensorflow::tf_config()
# Error: *** caught segfault *** address 0xf8, cause 'memory not mapped'

• 尝试旧版本的 tensorflow/keras

devtools::install_github('rstudio/tensorflow@v2.4.0')
devtools::install_github('rstudio/keras@v2.4.0')
library(tensorflow)
tf_config()
# Error: *** caught segfault *** address 0xf8, cause 'memory not mapped'

• 尝试更新版本的 R (v4.0)

# deactivate conda
sudo yum install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm 
export R_VERSION=4.0.0
curl -O https://cdn.rstudio.com/r/centos-7/pkgs/R-${R_VERSION}-1-1.x86_64.rpm
sudo yum install R-${R_VERSION}-1-1.x86_64.rpm

scl enable devtoolset-7 /opt/R/4.0.0/bin/R
install.packages("devtools")
devtools::install_github('rstudio/reticulate')
reticulate::use_condaenv("tf", conda = "~/anaconda3/bin/conda")
reticulate::repl_python()
# 'import tensorflow' resulted in "core dumped"

我想问题出在 R/CentOS 上，因为您通常可以通过 python 导入和使用 tensorflow，但我不确定还有什么可以尝试的。

我还想说，我对 Ubuntu（tensorflow 以及 macOS 和 Windows 专门支持）没有任何问题，并且我遇到了这些可能会有所帮助的文档：Z5E056C500A8cc0C4B6AADE5Z110B。 edu/display/ITH/Installing+TensorFlow+using+anaconda /https://wiki.hpcc.msu.edu/pages/viewpage.action?pageId=22709999