2016-05-09 5 views
2

私はOdroid C2にTensorflow 0.8.0をインストールしようとしています。 C2は64ビットのARMプロセッサを使用し、Ubuntu 16.04でPython 2.7と3.5を実行するので、これらがサポートされていると思うようには簡単なことが期待されました。私の非常に貧しい理解から、ボードが64ビットであると信じていない別のソフトウェアとの混乱がたくさんあるようです。TensorflowでOdroid C2のセットアップに問題があります。0.8.0

$ uname -i 
aarch64 
$ cat /proc/cpuinfo 
Processor  : AArch64 Processor rev 4 (aarch64) 

、apt-getの更新のラウンドの後https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/get_started/os_setup.html

でtensorflowのウェブサイト上の指示をインストール、アップグレード、および依存関係をインストールし、その後、アナコンダのPythonの2.7 Linuxの64ビット版をダウンロード後:

$ bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 
WARNING: 
Your operating system appears not to be 64-bit, but you are trying to 
install a 64-bit version of Anaconda2. 
Are sure you want to continue the installation? [yes|no] 
進むと

は、インストールは最終的に

installing: conda-env-2.4.5-py27_0 ... 
Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh: line 461: /home/odroid/anaconda2/pkgs/python-2.7.11-0/bin/python: cannot execute binary file: Exec format error 
ERROR: 
cannot execute native linux-64 binary, output from 'uname -a' is: 
Linux top-master 3.14.29-56 #1 SMP PREEMPT Wed Apr 20 12:15:54 BRT 2016 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux 
をクラッシュ

私は移動し、pipベースのインストールを試みました。

$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 
tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform. 

(同じ問題のpython 2.7のためのピップで発生する)

私は「サポートされていませんホイール」にもかかわらず、いくつかのファイル名の変更策略は、物事を解決し、いくつかの同様の問題を見てきました。名前を変更した後、私はtensorflowをインストールすることができます。

$ sudo pip3 install tensorflow-0.8.0-cp35-none-any.whl 
Processing ./tensorflow-0.8.0-cp35-none-any.whl 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): protobuf==3.0.0b2 in/         usr/local/lib/python3.5/dist-packages (from tensorflow==0.8.0) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): six>=1.10.0 in /usr/li          b/python3/dist-packages (from tensorflow==0.8.0) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): wheel>=0.26 in /usr/li          b/python3/dist-packages (from tensorflow==0.8.0) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.8.2 in /usr/l          ib/python3/dist-packages (from tensorflow==0.8.0) 
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): setuptools in /usr/lib          /python3/dist-packages (from protobuf==3.0.0b2->tensorflow==0.8.0) 
Installing collected packages: tensorflow 
Successfully installed tensorflow-0.8.0 

はしかし、時:

$ python3 
Python 3.5.1+ (default, Mar 30 2016, 22:46:26) 
[GCC 5.3.1 20160330] on linux 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> import tensorflow 

私が取得:

Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module> 
from tensorflow.python import * 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 45, in <module> 
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 28, in <module> 
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper() 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 24, in swig_import_helper 
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow', fp, pathname, description) 
    File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module 
return load_dynamic(name, filename, file) 
    File "/usr/lib/python3.5/imp.py", line 342, in load_dynamic 
return _load(spec) 
ImportError: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so: cannot open shared object file: No such file or directory 

は重要なことは、私は、このファイルは非常に多く存在することに注意してください:

$ ls /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python 
client  __init__.py lib platform  pywrap_tensorflow.py summary user_ops 
framework kernel_tests ops __pycache__ _pywrap_tensorflow.so training util 

以前のように、 Python 2.7で同じ手順を繰り返すと、同じ問題(フォルダが少し違う)が発生します。私はこのことにもっと近づける方法があまりにも分かりません。私自身のテンソルフローを構築しようとするのは次のステップですが、それが避けられれば優れていると思います。

答えて

0

申し訳ありませんが、Zachに問題が発生しています。私はodroidについての経験はありませんが、デバイス上で直接コンパイルすることは、Raspberry Piのようなプラットフォームにとって最適なアプローチであることが分かりました。私たちは、同じアプローチのodroidのために働いている少なくとも1つのレポートを持っています: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/254#issuecomment-216918727

これは役に立ちますか?

関連する問題