![[hand.right]](images/hand.gif){kind=small}
こちらをご覧ください。 
で示されています。
TensorFlow for C のインストール方法
に従ってインストールすれば良いのですが、下記にRedHawk8.4に
インストールする方法と注意点を示します
# wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.18.1/libtensorflow-cpu-linux-x86_64.tar.gz
# wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.18.1/libtensorflow-gpu-linux-x86_64.tar.gz
# tar -C /usr/local -xzf libtensorflow-gpu-linux-x86_64.tar.gz
リンカー
# ldconfig
リンカー環境変数の構成
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/lib:/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/lib64:/usr/local/lib:/usr/local/cuda/lib64
#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>
int main() {
printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());
return 0;
}
コンパイル
# gcc hello_tf.c -ltensorflow -o hello_tf
# ./hello_tf
Hello from TensorFlow C library version 2.18.1
注意：
# update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-12.4 124
# update-alternatives --install /usr/local/cuda-12 cuda-12 /usr/local/cuda-12.4 124
# alternatives --config cuda
2 プログラムがあり 'cuda' を提供します。
選択 コマンド
-----------------------------------------------
+ 1 /usr/local/cuda-11.4
* 2 /usr/local/cuda-12.4
Enter を押して現在の選択 [+] を保持するか、選択番号を入力します: 2
TensorFlow2をソースからビルドする 方法
clang18.1.8-1
# dnf install clang
python3.12
# dnf install python3.12-requests.noarch python3-pip
# alternatives --config python
5 プログラムがあり 'python' を提供します。
選択 コマンド
-----------------------------------------------
*+ 1 /usr/libexec/no-python
2 /usr/bin/python2
3 /usr/bin/python3
4 /usr/bin/python3.11
5 /usr/bin/python3.12
Enter を押して現在の選択 [+] を保持するか、選択番号を入力します:5
# python -V
Python 3.12.8
# alternatives --config python3
3 プログラムがあり 'python3' を提供します。
選択 コマンド
-----------------------------------------------
*+ 1 /usr/bin/python3.6
2 /usr/bin/python3.11
3 /usr/bin/python3.12
Enter を押して現在の選択 [+] を保持するか、選択番号を入力します:3
# python3 -V
Python 3.12.8
注意：architectなどpython3で起動するプログラムは、動作しなくなりますので、その場合には、このコマンドで、切り替えてください。
(architectは、python3で起動する際、phthon3.6である必要があります。)
# python -m pip install --upgrade pip
# pip -V
pip 25.0.1 from /usr/local/lib/python3.12/site-packages/pip (python 3.12)
patchelf
# wget http://nixos.org/releases/patchelf/patchelf-0.8/patchelf-0.8.tar.bz2
# tar xfa patchelf-0.8.tar.bz2
# cd patchelf-0.8
# ./configure --prefix=/usr
# make
# make install
# patchelf --version
patchelf 0.8
bazel
# cd "/usr/bin"
# curl -fLO https://releases.bazel.build/6.5.0/release/bazel-6.5.0-linux-x86_64
# chmod +x bazel-6.5.0-linux-x86_64
# mv bazel-6.5.0-linux-x86_64 bazel
# bazel --version
bazel 6.5.0
Nvidia
# cd /lib/modules/`uname -r`/build
# ./ccur-config -n -c
# cd /home
# wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.5.0/local_installers/cuda_12.5.0_555.42.02_linux.run
# reboot
シングルユーザで起動し、現在のNvidiaドライバを無効にしてからインストールする
# rmmod nvidia_drm
# rmmod nvidia_modeset
# rmmod nvidia
# cd /home
# sh cuda_12.5.0_555.42.02_linux.run
インストール出来たら再起動しcudnnをダウンロードしてインストールする
# wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.3.0/local_installers/cudnn-local-repo-rhel8-9.3.0-1.0-1.x86_64.rpm
# rpm -i cudnn-local-repo-rhel8-9.3.0-1.0-1.x86_64.rpm
# dnf clean all
# dnf -y install cudnn
下記の２行を/etc/bashrcに加えておく
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
# wget https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/refs/tags/v2.19.0.zip
# unzip v2.19.0.zip
# cd tensorflow-2.19.0/
# export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
# export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
# ./configure
You have bazel 6.5.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python3]: ENTER
Found possible Python library paths:
/usr/lib/python3.12/site-packages
/usr/lib64/python3.12/site-packages
/usr/local/lib/python3.12/site-packages
/usr/local/lib64/python3.12/site-packages
Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/lib/python3.12/site-packages] ENTER
Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: ENTER
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y
CUDA support will be enabled for TensorFlow.
Please specify the hermetic CUDA version you want to use or leave empty to use the default version. ENTER
Please specify the hermetic cuDNN version you want to use or leave empty to use the default version. ENTER
Please specify a list of comma-separated CUDA compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Each capability can be specified as "x.y" or "compute_xy" to include both virtual and binary GPU code, or as "sm_xy" to only include the binary code.
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size, and that TensorFlow only supports compute capabilities >= 3.5 [Default is: 3.5,7.0]: 8.0,9.0
Please specify the local CUDA path you want to use or leave empty to use the default version. ENTER
Please specify the local CUDNN path you want to use or leave empty to use the default version. ENTER
Please specify the local NCCL path you want to use or leave empty to use the default version. ENTER
Do you want to use clang as CUDA compiler? [Y/n]: ENTER
Clang will be used as CUDA compiler.
Please specify clang path that to be used as host compiler. [Default is /usr/bin/clang]: ENTER
You have Clang 18.1.8 installed.
Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -Wno-sign-compare]: ENTER
Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: n
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.
Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
--config=mkl # Build with MKL support.
--config=mkl_aarch64 # Build with oneDNN and Compute Library for the Arm Architecture (ACL).
--config=monolithic # Config for mostly static monolithic build.
--config=numa # Build with NUMA support.
--config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
--config=v1 # Build with TensorFlow 1 API instead of TF 2 API.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
--config=nogcp # Disable GCP support.
--config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support.
Configuration finished
# patch < bazelrc.patch
# bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow --config=cuda --config=cuda_wheel --copt=-Wno-gnu-offsetof-extensions
# python3 -m pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-2.19.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
Processing ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-2.19.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
:
Installing collected packages: tensorflow
Successfully installed tensorflow-2.19.0
# python -m pip install -U protobuf tensorflow==2.19.0 tf_slim tensorflow_datasets==4.8.3 tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
# python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
# python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
# python -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
# python -m pip install -U pillow pydot matplotlib seaborn pandas scipy scikit-learn scikit-learn-intelex opencv-python opencv-contrib-python
# python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )" 2> /dev/null
2.19.0
# pip show tensorflow
Name: tensorflow
Version: 2.19.0
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: packages@tensorflow.org
License: Apache 2.0
Location: /usr/local/lib64/python3.12/site-packages
Requires: absl-py, astunparse, flatbuffers, gast, google-pasta, grpcio, h5py, keras, libclang, ml-dtypes, numpy, opt-einsum, packaging, protobuf, requests, setuptools, six, tensorboard, termcolor, typing-extensions, wrapt
Required-by: tf_keras
# python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())" 2> /dev/null
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 17768764073637773910
xla_global_id: -1
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 4293132288
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 13801274830847876372
physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA RTX A2000, pci bus id: 0000:17:00.0, compute capability: 8.6"
xla_global_id: 416903419
]
NVIDIA TensorRT のインストール方法
に従ってインストールすれば良いのですが、下記にRedHawk8.4にインストールする方法と注意点を示します。にアクセスして【Download Now】ボタンからアカウントを登録しログインしてください。
# tar -C /usr/local -xzf TensorRT-10.9.0.34.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.8.tar.gz.gz
# export LD_LIBRARY_PATH=:$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-10.9.0.34/lib/
Python 3.8 :
tensorrt-10.9.0.34-cp38-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp38-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp38-none-linux_x86_64.whl
Python 3.9 :
tensorrt-10.9.0.34-cp39-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp39-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp39-none-linux_x86_64.whl
Python 3.10 :
tensorrt-10.9.0.34-cp310-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp310-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp310-none-linux_x86_64.whl
Python 3.11 :
tensorrt-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Python 3.12 :
tensorrt-10.9.0.34-cp312-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp312-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp312-none-linux_x86_64.whl
Python 3.13 :
tensorrt-10.9.0.34-cp313-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp313-none-linux_x86_64.whl
tensorrt_lean-10.9.0.34-cp313-none-linux_x86_64.whl
# dnf --disablerepo="*" --enablerepo="rocky-8.9-updates-media-BaseOS rocky-8.9-updates-media-AppStream" install python3.11-pip python3.11-pip-wheel
メタデータの期限切れの最終確認: 364 days, 1:24:18 前の 2024年03月19日 11時58分56秒 に実施しました。
パッケージ python3.11-pip-wheel-22.3.1-4.el8.noarch は既にインストールされています。
依存関係が解決しました。
================================================================================
パッケージ Arch バージョン リポジトリー サイズ
================================================================================
インストール:
python3.11-pip noarch 22.3.1-4.el8 rocky-8.9-updates-media-AppStream 2.9 M
弱い依存関係のインストール:
python3.11-setuptools
noarch 65.5.1-2.el8 rocky-8.9-updates-media-AppStream 2.0 M
トランザクションの概要
================================================================================
インストール 2 パッケージ
合計サイズ: 4.9 M
インストール後のサイズ: 20 M
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード:
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
準備 : 1/1
インストール中 : python3.11-setuptools-65.5.1-2.el8.noarch 1/2
インストール中 : python3.11-pip-22.3.1-4.el8.noarch 2/2
scriptletの実行中: python3.11-pip-22.3.1-4.el8.noarch 2/2
検証 : python3.11-pip-22.3.1-4.el8.noarch 1/2
検証 : python3.11-setuptools-65.5.1-2.el8.noarch 2/2
インストール済みの製品が更新されています。
インストール済み:
python3.11-pip-22.3.1-4.el8.noarch python3.11-setuptools-65.5.1-2.el8.noarch
完了しました!
# alternatives --config python3
2 プログラムがあり 'python3' を提供します。
選択 コマンド
-----------------------------------------------
*+ 1 /usr/bin/python3.6
2 /usr/bin/python3.11
Enter を押して現在の選択 [+] を保持するか、選択番号を入力します:2
# python3 -m pip -V
pip 22.3.1 from /usr/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)
# cd /usr/local/TensorRT-10.9.0.34/python/
# python3 -m pip install tensorrt-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Processing ./tensorrt-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Installing collected packages: tensorrt
Successfully installed tensorrt-10.9.0.34
WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv
# python3 -m pip install tensorrt_lean-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Processing ./tensorrt_lean-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Installing collected packages: tensorrt-lean
Successfully installed tensorrt-lean-10.9.0.34
WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv
# python3 -m pip install tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Processing ./tensorrt_dispatch-10.9.0.34-cp311-none-linux_x86_64.whl
Installing collected packages: tensorrt-dispatch
Successfully installed tensorrt-dispatch-10.9.0.34
WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv
# tree -d
.
├── bin -> targets/x86_64-linux-gnu/bin
├── data
│ ├── char-rnn
│ │ └── model
│ ├── int8_api
│ ├── mnist
│ └── resnet50
├── doc
├── include
├── lib -> targets/x86_64-linux-gnu/lib
├── python
│ └── include
│ └── impl
├── samples
│ ├── common
│ ├── python
│ │ ├── aliased_io_plugin
│ │ ├── dds_faster_rcnn
│ │ ├── detectron2
│ │ ├── efficientdet
│ │ ├── efficientnet
│ │ ├── engine_refit_onnx_bidaf
│ │ ├── introductory_parser_samples
│ │ ├── network_api_pytorch_mnist
│ │ ├── non_zero_plugin
│ │ ├── onnx_custom_plugin
│ │ │ └── plugin
│ │ ├── onnx_packnet
│ │ ├── python_plugin
│ │ │ └── circ_plugin_cpp
│ │ ├── quickly_deployable_plugins
│ │ ├── sample_weight_stripping
│ │ ├── simple_progress_monitor
│ │ ├── tensorflow_object_detection_api
│ │ └── yolov3_onnx
│ ├── sampleCharRNN
│ ├── sampleDynamicReshape
│ ├── sampleEditableTimingCache
│ ├── sampleINT8API
│ ├── sampleIOFormats
│ ├── sampleNamedDimensions
│ ├── sampleNonZeroPlugin
│ ├── sampleOnnxMNIST
│ ├── sampleOnnxMnistCoordConvAC
│ ├── sampleProgressMonitor
│ ├── trtexec
│ └── utils
└── targets
└── x86_64-linux-gnu
├── bin
│ ├── chobj
│ │ └── sampleOnnxMNIST
│ │ ├── common
│ │ ├── sampleOnnxMNIST
│ │ └── utils
│ └── dchobj
│ └── sampleOnnxMNIST
│ ├── common
│ ├── sampleOnnxMNIST
│ └── utils
├── include -> ../../include
├── lib
│ └── stubs
└── samples -> ../../samples
64 directories
# alternatives --config cuda
2 プログラムがあり 'cuda' を提供します。
選択 コマンド
-----------------------------------------------
+ 1 /usr/local/cuda-11.4
* 2 /usr/local/cuda-12.4
Enter を押して現在の選択 [+] を保持するか、選択番号を入力します: 2
# export LD_LIBRARY_PATH=:$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-10.9.0.34/lib/
# cd /usr/local/TensorRT-10.9.0.34/samples/sampleOnnxMNIST
# make
../Makefile.config:25: CUDA_INSTALL_DIR variable is not specified, using /usr/local/cuda by default, use CUDA_INSTALL_DIR= to change.
../Makefile.config:45: TRT_LIB_DIR is not specified, searching ../../lib, ../../lib, ../lib by default, use TRT_LIB_DIR= to change.
:
:
Compiling: ../utils/fileLock.cpp
Linking: ../../bin/sample_onnx_mnist
# ../../bin/sample_onnx_mnist
&&&& RUNNING TensorRT.sample_onnx_mnist [TensorRT v100900] [b34] # ../../bin/sample_onnx_mnist
[03/18/2025-13:52:20] [I] Building and running a GPU inference engine for Onnx MNIST
[03/18/2025-13:52:20] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +18, GPU +0, now: CPU 25, GPU 276 (MiB)
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init builder kernel library: CPU +2647, GPU +414, now: CPU 2873, GPU 690 (MiB)
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] ----------------------------------------------------------------
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Input filename: ../../data/mnist/mnist.onnx
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.3
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Opset version: 8
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Producer name: CNTK
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Producer version: 2.5.1
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Domain: ai.cntk
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Model version: 1
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Doc string:
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] ----------------------------------------------------------------
[03/18/2025-13:52:38] [I] [TRT] Local timing cache in use. Profiling results in this builder pass will not be stored.
[03/18/2025-13:52:39] [I] [TRT] Compiler backend is used during engine build.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Detected 1 inputs and 1 output network tensors.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Total Host Persistent Memory: 18960 bytes
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Total Device Persistent Memory: 0 bytes
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Max Scratch Memory: 0 bytes
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] [BlockAssignment] Started assigning block shifts. This will take 4 steps to complete.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] [BlockAssignment] Algorithm ShiftNTopDown took 0.013118ms to assign 2 blocks to 4 nodes requiring 31744 bytes.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Total Activation Memory: 31744 bytes
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Total Weights Memory: 25704 bytes
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Compiler backend is used during engine execution.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Engine generation completed in 2.86614 seconds.
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] [MemUsageStats] Peak memory usage of TRT CPU/GPU memory allocators: CPU 0 MiB, GPU 5 MiB
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] Loaded engine size: 0 MiB
[03/18/2025-13:52:41] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB)
[03/18/2025-13:52:41] [I] Input:
[03/18/2025-13:52:41] [I] @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@= ++++#++=*@@@@@
@@@@@@@@#. *@@@@@
@@@@@@@@= *@@@@@
@@@@@@@@. .. ...****%@@@@@
@@@@@@@@: .%@@#@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@% -@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@% -@@*@@@*@@@@@@@@@@
@@@@@@@# :#- ::. ::=@@@@@@@
@@@@@@@- -@@@@@@
@@@@@@%. *@@@@@
@@@@@@# :==*+== *@@@@@
@@@@@@%---%%@@@@@@@. *@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@+ *@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@= *@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@* *@@@@@
@@@@@%+%@@@@@@@@%. .%@@@@@
@@@@@* .******= -@@@@@@@
@@@@@* .#@@@@@@@
@@@@@* =%@@@@@@@@
@@@@@@%#+++= =@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
[03/18/2025-13:52:41] [I] Output:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 0 0.0000 Class 0:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 1 0.0000 Class 1:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 2 0.0000 Class 2:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 3 0.0000 Class 3:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 4 0.0000 Class 4:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 5 1.0000 Class 5: **********
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 6 0.0000 Class 6:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 7 0.0000 Class 7:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 8 0.0000 Class 8:
[03/18/2025-13:52:41] [I] Prob 9 0.0000 Class 9:
[03/18/2025-13:52:41] [I]
&&&& PASSED TensorRT.sample_onnx_mnist [TensorRT v100900] [b34] # ../../bin/sample_onnx_mnist
Update Blu-Ray Discをリポジトリとしてインストールする場合
# dnf --disablerepo="*" --enablerepo="rocky-8.4-updates-media-AppStream rocky-8.4-updates-media-BaseOS" install python3.8
Rocky-Updates-BaseOS-8.4 - Media 565 kB/s | 2.3 MB 00:04
Rocky-Updates-AppStream-8.4 - Media 8.4 MB/s | 6.7 MB 00:00
メタデータの期限切れの最終確認: 0:00:01 前の 2025年03月18日 10時28分36秒 に実施しました。
依存関係が解決しました。
================================================================================
パッケージ Arch バージョン
リポジトリー サイズ
================================================================================
インストール:
python38 x86_64 3.8.6-3.module+el8.4.0+595+c96abaa2
rocky-8.4-updates-media-AppStream 78 k
依存関係のインストール:
python38-libs x86_64 3.8.6-3.module+el8.4.0+595+c96abaa2
rocky-8.4-updates-media-AppStream 8.3 M
python38-pip-wheel noarch 19.3.1-1.module+el8.4.0+570+c2eaf144
rocky-8.4-updates-media-AppStream 1.2 M
python38-setuptools-wheel noarch 41.6.0-4.module+el8.4.0+570+c2eaf144
rocky-8.4-updates-media-AppStream 303 k
弱い依存関係のインストール:
python38-pip noarch 19.3.1-1.module+el8.4.0+570+c2eaf144
rocky-8.4-updates-media-AppStream 1.9 M
python38-setuptools noarch 41.6.0-4.module+el8.4.0+570+c2eaf144
rocky-8.4-updates-media-AppStream 666 k
モジュールストリームの有効化中:
python38 3.8
トランザクションの概要
================================================================================
インストール 6 パッケージ
合計サイズ: 12 M
インストール後のサイズ: 45 M
これでよろしいですか? [y/N]: y
:
:
Rocky (8.9+) Install Blu-RayDiscをリポジトリとして更新インストールする場合
# dnf --disablerepo="*" --enablerepo="rocky-8.9-updates-media-BaseOS rocky-8.9-updates-media-AppStream" install python3.8
メタデータの期限切れの最終確認: 363 days, 1:49:04 前の 2024年03月19日 11時58分56秒 に実施しました。
依存関係が解決しました。
================================================================================
パッケージ Arch バージョン
リポジトリー サイズ
================================================================================
インストール:
python38 x86_64 3.8.17-2.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 80 k
依存関係のインストール:
python38-libs x86_64 3.8.17-2.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 8.3 M
python38-pip-wheel noarch 19.3.1-7.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 1.0 M
python38-setuptools-wheel noarch 41.6.0-5.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 303 k
弱い依存関係のインストール:
python38-pip noarch 19.3.1-7.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 1.7 M
python38-setuptools noarch 41.6.0-5.module+el8.9.0+1418+f0d66789
rocky-8.9-updates-media-AppStream 666 k
モジュールストリームの有効化中:
python38 3.8
トランザクションの概要
================================================================================
インストール 6 パッケージ
合計サイズ: 12 M
インストール後のサイズ: 44 M
これでよろしいですか? [y/N]: y
:
:
# alternatives --set python3 /usr/bin/python3.8
# alternatives --list | grep python
python auto /usr/libexec/no-python
python3 manual /usr/bin/python3.8
# python3 -V
Python 3.8.17
# wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-rhel8-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64.rpm
# dnf install cuda-repo-rhel8-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64.rpm
メタデータの期限切れの最終確認: 0:35:10 前の 2025年03月17日 14時27分47秒 に実施しました。
依存関係が解決しました。
======================================================================================================================================
パッケージ アーキテクチャー バージョン リポジトリー サイズ
======================================================================================================================================
インストール:
cuda-repo-rhel8-12-4-local x86_64 12.4.1_550.54.15-1 @commandline 4.6 G
トランザクションの概要
======================================================================================================================================
インストール 1 パッケージ
合計サイズ: 4.6 G
インストール後のサイズ: 4.6 G
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード:
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
準備 : 1/1
検証 : cuda-repo-rhel8-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64 1/1
インストール済みの製品が更新されています。
インストール済み:
cuda-repo-rhel8-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64
完了しました!
# wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/machine-learning/tensorrt/10.1.0/local_repo/nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
# rpm -ivh nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
警告: nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm: ヘッダー V4 RSA/SHA512 Signature、鍵 ID 38c8a975: NOKEY
Verifying... ################################# [100%]
準備しています... ################################# [100%]
更新中 / インストール中...
1:nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1################################# [100%]
ローカル リポジトリ RPM パッケージから TensorRT をインストールします。
# dnf -ivh nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
# wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/machine-learning/tensorrt/10.1.0/local_repo/nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
# rpm -ivh nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
警告: nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm: ヘッダー V4 RSA/SHA512 Signature、鍵 ID 38c8a975: NOKEY
Verifying... ################################# [100%]
準備しています... ################################# [100%]
更新中 / インストール中...
1:nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1################################# [100%]
# dnf -ivh nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4-1.0-1.x86_64.rpm
# python3 -m pip install numpy
WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try `python3 -m pip install --user` instead.
Collecting numpy
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/98/5d/5738903efe0ecb73e51eb44feafba32bdba2081263d40c5043568ff60faf/numpy-1.24.4-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (17.3MB)
|????????????????????????????????| 17.3MB 9.3MB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.24.4
# dnf install python3-libnvinfer-devel
メタデータの期限切れの最終確認: 0:00:43 前の 2025年03月17日 14時27分47秒 に実施しました。
依存関係が解決しました。
================================================================================
パッケージ
Arch バージョン リポジトリー サイズ
================================================================================
インストール:
python3-libnvinfer-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 7.6 k
依存関係のインストール:
libnvinfer-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 723 M
libnvinfer-dispatch-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 128 k
libnvinfer-dispatch10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 222 k
libnvinfer-headers-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 124 k
libnvinfer-headers-plugin-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 11 k
libnvinfer-lean-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 26 M
libnvinfer-lean10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 8.9 M
libnvinfer-plugin-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 11 M
libnvinfer-plugin10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 11 M
libnvinfer-vc-plugin-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 115 k
libnvinfer-vc-plugin10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 255 k
libnvinfer10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 719 M
libnvonnxparsers-devel
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 2.1 M
libnvonnxparsers10
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 970 k
python3-libnvinfer
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 802 k
python3-libnvinfer-dispatch
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 484 k
python3-libnvinfer-lean
x86_64 10.1.0.27-1.cuda12.4 nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 484 k
トランザクションの概要
================================================================================
インストール 18 パッケージ
合計サイズ: 1.5 G
インストール後のサイズ: 3.6 G
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード:
nv-tensorrt-local-rhel8-10.1.0-cuda-12.4 3.1 MB/s | 3.2 kB 00:00
GPG 鍵 0x38C8A975 をインポート中:
Userid : "Kitmaker "
Fingerprint: 44A3 F5FC E3CE 5FB5 FC22 52FA 1026 003B 38C8 A975
From : /var/nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4/38C8A975.pub
これでよろしいですか? [y/N]: y
鍵のインポートに成功しました
GPG 鍵 0xC71DCCD2 をインポート中:
Userid : "Kitmaker "
Fingerprint: B265 316D F6EB 0AB3 6776 5F23 0DAF 9D22 C71D CCD2
From : /var/nv-tensorrt-local-repo-rhel8-10.1.0-cuda-12.4/38C8A975.pub
これでよろしいですか? [y/N]: y
鍵のインポートに成功しました
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
準備 : 1/1
インストール中 : libnvinfer-headers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_ 1/18
インストール中 : libnvinfer10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 2/18
インストール中 : libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 3/18
インストール中 : libnvinfer-headers-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12 4/18
インストール中 : libnvinfer-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 5/18
インストール中 : libnvonnxparsers10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 6/18
インストール中 : libnvinfer-vc-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 7/18
インストール中 : libnvinfer-lean10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 8/18
インストール中 : libnvinfer-dispatch10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 9/18
インストール中 : libnvinfer-dispatch-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86 10/18
インストール中 : python3-libnvinfer-dispatch-10.1.0.27-1.cuda12.4.x 11/18
インストール中 : libnvinfer-lean-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 12/18
インストール中 : python3-libnvinfer-lean-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_6 13/18
インストール中 : libnvinfer-vc-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x8 14/18
インストール中 : python3-libnvinfer-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 15/18
インストール中 : libnvonnxparsers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 16/18
インストール中 : libnvinfer-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_6 17/18
インストール中 : python3-libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_ 18/18
scriptletの実行中: python3-libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_ 18/18
検証 : libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 1/18
検証 : libnvinfer-dispatch-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86 2/18
検証 : libnvinfer-dispatch10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 3/18
検証 : libnvinfer-headers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_ 4/18
検証 : libnvinfer-headers-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12 5/18
検証 : libnvinfer-lean-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 6/18
検証 : libnvinfer-lean10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 7/18
検証 : libnvinfer-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_6 8/18
検証 : libnvinfer-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 9/18
検証 : libnvinfer-vc-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x8 10/18
検証 : libnvinfer-vc-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 11/18
検証 : libnvinfer10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 12/18
検証 : libnvonnxparsers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 13/18
検証 : libnvonnxparsers10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 14/18
検証 : python3-libnvinfer-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64 15/18
検証 : python3-libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_ 16/18
検証 : python3-libnvinfer-dispatch-10.1.0.27-1.cuda12.4.x 17/18
検証 : python3-libnvinfer-lean-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_6 18/18
インストール済みの製品が更新されています。
インストール済み:
libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-dispatch-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-dispatch10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-headers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-headers-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-lean-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-lean10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-vc-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-vc-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvonnxparsers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvonnxparsers10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-dispatch-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-lean-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
完了しました!
# python3 -m pip install numpy onnx onnx-graphsurgeon
WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try `python3 -m pip install --user` instead.
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib64/python3.8/site-packages (1.24.4)
Collecting onnx
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fb/4c/687f641702f3d3c67ce01a17d93cf2a83d7f9d9cb32bd18e397d4ff9580d/onnx-1.17.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (16.0MB)
|????????????????????????????????| 16.1MB 458kB/s
Collecting onnx-graphsurgeon
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cb/b1/af8edee1ec693369b84e32db3159aa9dbea7361078685ed19b58646cdccd/onnx_graphsurgeon-0.5.6-py2.py3-none-any.whl (57kB)
|????????????????????????????????| 61kB 2.3MB/s
Collecting protobuf>=3.20.2
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a8/45/2ebbde52ad2be18d3675b6bee50e68cd73c9e0654de77d595540b5129df8/protobuf-5.29.3-cp38-abi3-manylinux2014_x86_64.whl (319kB)
|????????????????????????????????| 327kB 37.9MB/s
Installing collected packages: protobuf, onnx, onnx-graphsurgeon
Successfully installed onnx-1.17.0 onnx-graphsurgeon-0.5.6 protobuf-5.29.3
# dnf install libcudart.so.12-devel
cuda-rhel8-12-4-local 1.2 MB/s | 105 kB 00:00
依存関係が解決しました。
================================================================================
パッケージ Arch バージョン リポジトリー サイズ
================================================================================
インストール:
cuda-cudart-devel-12-4 x86_64 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 2.0 M
依存関係のインストール:
cuda-cccl-12-4 x86_64 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 1.9 M
cuda-cudart-12-4 x86_64 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 223 k
cuda-toolkit-12-4-config-common noarch 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 6.6 k
cuda-toolkit-12-config-common noarch 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 6.8 k
cuda-toolkit-config-common noarch 12.4.127-1 cuda-rhel8-12-4-local 6.8 k
トランザクションの概要
================================================================================
インストール 6 パッケージ
合計サイズ: 4.2 M
インストール後のサイズ: 22 M
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード:
cuda-rhel8-12-4-local 1.6 MB/s | 1.6 kB 00:00
GPG 鍵 0x0A1F4CFA をインポート中:
Userid : "Kitmaker "
Fingerprint: FB57 DA60 ABBC 7CE3 9365 E75B F2F5 B666 0A1F 4CFA
From : /var/cuda-repo-rhel8-12-4-local/0A1F4CFA.pub
これでよろしいですか? [y/N]: y
鍵のインポートに成功しました
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
準備 : 1/1
インストール中 : cuda-toolkit-config-common-12.4.127-1.noarch 1/6
インストール中 : cuda-toolkit-12-config-common-12.4.127-1.noarch 2/6
インストール中 : cuda-toolkit-12-4-config-common-12.4.127-1.noarch 3/6
インストール中 : cuda-cudart-12-4-12.4.127-1.x86_64 4/6
scriptletの実行中: cuda-cudart-12-4-12.4.127-1.x86_64 4/6
インストール中 : cuda-cccl-12-4-12.4.127-1.x86_64 5/6
インストール中 : cuda-cudart-devel-12-4-12.4.127-1.x86_64 6/6
scriptletの実行中: cuda-toolkit-12-4-config-common-12.4.127-1.noarch 6/6
scriptletの実行中: cuda-cudart-devel-12-4-12.4.127-1.x86_64 6/6
検証 : cuda-cccl-12-4-12.4.127-1.x86_64 1/6
検証 : cuda-cudart-12-4-12.4.127-1.x86_64 2/6
検証 : cuda-cudart-devel-12-4-12.4.127-1.x86_64 3/6
検証 : cuda-toolkit-12-4-config-common-12.4.127-1.noarch 4/6
検証 : cuda-toolkit-12-config-common-12.4.127-1.noarch 5/6
検証 : cuda-toolkit-config-common-12.4.127-1.noarch 6/6
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インストール済み:
cuda-cccl-12-4-12.4.127-1.x86_64
cuda-cudart-12-4-12.4.127-1.x86_64
cuda-cudart-devel-12-4-12.4.127-1.x86_64
cuda-toolkit-12-4-config-common-12.4.127-1.noarch
cuda-toolkit-12-config-common-12.4.127-1.noarch
cuda-toolkit-config-common-12.4.127-1.noarch
完了しました!
# rpm -q tensorrt
tensorrt-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
# rpm -qa | grep nvinfer
libnvinfer-headers-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-vc-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-dispatch-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-bin-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-lean10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-lean-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-dispatch-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-vc-plugin10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
python3-libnvinfer-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-samples-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-headers-plugin-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-lean-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-dispatch10-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
libnvinfer-devel-10.1.0.27-1.cuda12.4.x86_64
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