ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found

最新推荐文章于 2025-09-08 16:08:49 发布
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#anaconda

本文详细记录了解决因open3d版本不兼容导致的ImportError问题的过程，通过卸载原有版本并安装特定版本的open3d，成功解决了Python环境下模块加载失败的问题。
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ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27’ not found (required by /home/labpos/anaconda3/envs/rpmnet/lib/python3.6/site-packages/open3d/open3d_pybind.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so)

在这里插入图片描述
这应该是open3d版本不兼容引起的，将原版本卸载，重新安装0.9版本的open3d。
我的python版本是3.6

conda install -c open3d-admin open3d==0.9

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ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23‘ not found
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01-21 3393
ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23' not found背景解决方案备注 背景 早上起来在服务器上跑一个python代码，报错了。 发现是在import tensorflow是报错的。因为服务器是几个人在用，可能是谁更新了什么东西。 解决方案 现在环境下的python是3.7版本，有查到说可以通过降低到3.6版本来解决，于是新建了个环境，将python设为3.6，tensorflow的版本和之前一样，1.14.0 conda create
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03-25 4696
这个错误信息表示你的云服务器上的glibc版本低于Node.js需要的版本（GLIBC_2.27glibc，全称 GNU C Library，是大多数Linux发行版用于C语言运行时库的标准库，提供系统级别的基础API。当你尝试运行一个编译时链接了更高版本glibc的程序时，如果系统上的glibc版本较低，就会出现这样的错误。
/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.28‘ not found (required by libjvm.so)
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09-08 389
根据提示 安装所需要的GLIBC_2.28。
node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by node)
weixin_42512282的博客
06-18 1万+
这个错误信息表示你的云服务器上的 glibc 版本低于 Node.js 需要的版本（GLIBC_2.27）。glibc，全称 GNU C Library，是大多数Linux发行版用于C语言运行时库的标准库，提供系统级别的基础API。当你尝试运行一个编译时链接了更高版本 glibc 的程序时，如果系统上的 glibc 版本较低，就会出现这样的错误。新创建一个环境变量文件 名称为 “vi nodejs.sh”
/lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by node)
AVATAR
11-15 1万+
库同样有版本要求，可以根据以下命令查看系统内安装的。根据操作系统centos的版本，实际上在服务器上面已经安装好了。库不同，而在操作系统内支持的。进行验证的时候报上面的错。
ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found（转）
dragoo1的专栏
08-08 488
mirrorlist.centos.org源不再维护，当执行yum指令时可能报错：Could not resolve host: mirrorlist.centos.org;# 此步可能会遇到报错：`Btw. the script doesn't work if you're installing GNU libc not as your`，但似乎不影响。# 这一步时, 如果发生如下错误, 则需要进行gcc & make的升级，否则进行最后一步【继续编译glibc】
一台机部署多个node 遇见 node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by node) .... 报错
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一台机部署多个node 遇见 node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by node) .... 相关报错，来助道友该如何升级核心库
ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23‘ not found问题解决方法
rongDang的博客
02-09 2864
问题，我将GCC版本升级到了9.1.0，但是运行TensorFlow的时候出现了ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23' not found问题。解决方案：先升级make，再升级GLIB版本为2.3.0。下载安装包，这里我下载的是2.30版本。查看版本：ldd --version。下载最新的make安装包。最后查看更新后的版本。
RedHat8升级GLIBC_2.29，解决ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.29
运维giao的博客
10-24 2282
在本地将glibc-2.29进行编译，然后根据python脚本执行报错所给出的路径信息，将glibc-2.29编译后的libm-2.29.so与/lib64/下的libm.so.6重新做个软连接，其他底层的依赖版本不进行更改。在网上查了很多方法，都太建议升级glibc版本，对系统影响比较大，而且升级起来很麻烦，很多底层的依赖也要跟着升级。目前已经在ubuntu系统上是没问题的，但又不想重装系统，所以还是选择了在系统本地升级glibc版本。其他报错也可以按照我这个方案进行软连接替换，提示什么就替换什么。
【请谨慎操作】Ubuntu18.04升级GLIBC_2.29，解决ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: version `GLIBC_2.29‘
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[1317]centos7 node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found
周小董
12-28 6067
然后再根据分析可得知 新版的node v18开始 都需要GLIBC_2.27支持，可是目前系统内却没有那么高的版本。centos7服务器使用nvm安装的node之后，只要使用npm或者node，均会出现以下问题。make 和 make install在linux中就是安装软件的意思 简单这么理解就好。wget没有安装成功的用url下载即可。这时 所有的问题 真的真的都已经解决完毕 再重新执行上一步 更新glibc即可。这时 所有的问题 都已经解决完毕 再重新执行上一步 更新glibc即可。
Error: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found
weixin_50887565的博客
08-27 3183
docker中执行playwright install 报错：OSError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found安装：执行第5步时，又报错：根据网上解决办法执行下列命令：最终网上搜了半天，都没结果，无意间看到需要清理磁盘空间..我就把虚拟机的内存从默认20G设置到40G设置，运行内存从2g设置到4g，再次启动，再次执行。
无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc
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最近在尝试使用sklearn的升级版cuml，因为是一台没有连接互联网的gpu机器，所以构建cuml环境过程很坎坷，需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。
import torch_geometric.nn报错/lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found
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07-19 4272
原因是但是linux系统只有ldd(GNUlibc)2.17，要改gcc编译工程浩大，算了算了，那根据（如下图）,换成安装pytorch1.9。
Error(25) 解决node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by node)
郑清
01-11 4万+
解决 node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by node)
node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found
山巅
12-30 2030
查看系统内安装的glibc版本 然后再根据分析可得知 新版的node v18开始 都需要GLIBC_2.27支持，可是目前系统内却没有那么高的版本。为了适配vue3 ，发布前端项目的jenkins分发镜像必须升级node 版本，如下镜像脚本。这时 所有的问题 真的真的都已经解决完毕 再重新执行上一步 更新glibc即可。用旧的镜像创建镜像，并做以上步骤，然后打包成新的镜像。但是升级好，准备安装 pnpm 时，却报了如下错误。我的依旧报错：bison太老旧。3、做完以上升及后，打包镜像。
node: /lib64/libm.so.6: version ‘GLIBC_2.27‘ not found (required by node)
0.0雨的博客
06-27 7377
这里说的是：make、bison、compiler 这个三版本太老，我遇到的是compiler版本太老。make 和 make install在linux中就是安装软件的意思 简单这么理解就好。这个过程较长，大约半小时左右，建议打一局游戏就好了。
jenins报错node: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found
XIAOERDS的博客
11-09 1175
cent os7服务器jenkins使用高版本得Node 18以上版本，，均会出现以下问题。
安装pytorch时ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found
07-04
### 问题分析 在安装或运行 PyTorch 时遇到如下错误： ``` ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found ``` 该错误表明系统中的 GNU C Library（glibc）版本过低，无法满足 PyTorch 或其依赖项所要求的最低 glibc 版本（例如 GLIBC_2.27）。glibc 是 Linux 系统的核心库之一，广泛用于系统调用和基本函数支持。当某个二进制文件（如 PyTorch 的 `.so` 文件）被编译时使用了较新版本的 glibc，而在运行时环境中 glibc 版本较低，则会触发此错误。 ### 解决方案 #### 1. 检查当前 glibc 版本 可以通过以下命令查看系统当前 glibc 版本： ```bash strings /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 | grep GLIBC_ ``` 若输出中未包含 `GLIBC_2.27` 或更高版本，则说明当前系统 glibc 不满足要求。 #### 2. 升级操作系统或 glibc 升级 glibc 的方式取决于所使用的 Linux 发行版。以下是一些常见发行版的操作建议： - **Ubuntu/Debian**：升级整个操作系统到较新的版本（如 Ubuntu 20.04 及以上），通常会自带 GLIBC_2.31 或更高。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo do-release-upgrade ``` - **CentOS/RHEL**： CentOS 7 默认使用的是 glibc 2.17，不支持 GLIBC_2.27。可考虑升级至 CentOS 8 或使用源码编译安装新版 glibc。 - **手动编译安装 glibc**： 若无法升级整个系统，可以尝试从源代码编译安装新版 glibc，但此方法风险较高，需谨慎操作，确保不影响系统稳定性。 #### 3. 使用兼容性更好的 Python 和 PyTorch 版本 若无法升级 glibc，可以选择使用与旧版 glibc 兼容的 PyTorch 版本。PyTorch 官方提供了一些适用于不同 glibc 版本的构建包。 - 查看 PyTorch 官网 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并选择适合当前环境的安装命令。 - 对于 glibc < 2.27 的系统，建议使用 PyTorch 1.7.x 或更早版本。 示例安装命令（适用于 glibc 2.17 的系统）： ```bash pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 4. 使用容器化技术（推荐） 对于生产环境或开发测试环境，推荐使用 Docker 或 Singularity 来运行 PyTorch。这些容器技术允许使用自定义的 glibc 版本而不会影响宿主机系统。 示例 Dockerfile： ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.0.3-base # 安装基础依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip # 安装 PyTorch RUN pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 然后构建并运行容器： ```bash docker build -t pytorch_env . docker run -it pytorch_env bash ``` ### 注意事项 - 在执行任何系统级更新前，请备份关键数据。 - 手动编译 glibc 需要非常小心，错误操作可能导致系统崩溃或无法启动。 - 如果使用的是企业服务器，应与系统管理员协商后再进行升级操作。 ---
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