Kerasを使いたいだけだったんですが、backendのTensorFlowが、glibc-2.14以上を要求します。theano使えば？という話もありますが、なんかGoogleのTensorFlowの方が凄そうということで、ちょっと頑張って見ることに。

適当に新しいglibcを持ってきて展開し、LD_LIBRARY_PATHに設定すると、ログイン出来なくなります。ここは冷静に環境変数を戻して事なきを得ましたが、Pythonが起動する時だけ、新しいglibcを使うようにするには、どうしたらいいか探していたら、良い記事が。

RHEL6 の環境で TensorFlow を起動させる

言われたとおりに設定すると、import tensorflowがエラー無く通るようになります。やったーと思ったのも束の間、kerasでAutoencoderを実行すると、いきなりエラーが。

2017-06-15 18:02:30.046684: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:365] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

少ししらべると、CUDAがきちんと設定されていない、古典的なエラーのようです。なぜ？CUDA入ってるのにと思ったら、glibcに7用のものを使っているので、CentOS6用のCUDAを使っていてはダメなことに気が付き、CentOS7用のCUDAを持ってきて、インストールすると、動くようになってくれました。

ちなみに、作ったaliasはこんな感じ。
alias tf_python='/home/tsuji/local_lib/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 --library-path /usr/local/cuda-8.0_cent7/lib64:/home/tsuji/local_lib/lib64:/home/tsuji/local_lib/usr/lib64/ /home/tsuji/anaconda/bin/python'