Обходные пути для TensorFlow (и Keras) на RStudio Server Pro версии 1.2.5033-1

Question

Кто-нибудь знает, как использовать tensorflow в RStudio Cloud, не сталкиваясь с этой известной фатальной ошибкой ? Существуют ли версии Python, Miniconda, TensorFlow и Keras, которые обеспечивают его работу? Мой текущий сценарий установки здесь .

Я использую RStudio Cloud , чтобы преподавать семинар . Я сталкиваюсь с известной ошибкой, описанной здесь и здесь , и только удивительные люди из RStudio выпустят новую IDE с патчем. Но в то же время у меня есть несколько семинаров для преподавания, и я не могу установить другую версию среды IDE в облаке. Облако было бы идеально, если бы я мог заставить его работать.

Я уже опубликовал здесь об этом, но я пытаюсь использовать более широкий net, чтобы увидеть, нашел ли кто-нибудь умный обходной путь .

Answer 1

Я понял это! Все, что мне было нужно, это перейти на TensorFlow 1.13.1. Я думал, что уже попробовал это, но потом понял, что install_keras() автоматически обновляет TensorFlow, если я не предоставлю строку версии для аргумента tensorflow. Вот как я настраивал локальную Python среду с TensorFlow 1.13.1 в RStudio Cloud.

reticulate::install_miniconda("miniconda")
Sys.setenv(WORKON_HOME = "virtualenvs")
reticulate::virtualenv_create("r-reticulate", python = "miniconda/bin/python")
keras::install_keras(
  method = "virtualenv",
  conda = "miniconda/bin/conda",
  envname = "r-reticulate",
  tensorflow = "1.13.1",
  restart_session = FALSE
)
# Now add WORKON_HOME=/cloud/project/virtualenvs to .Renviron