Как найти установленный путь conda для пакета tenorflow в R? - PullRequest
Новая
       9

Как найти установленный путь conda для пакета tenorflow в R?

0 голосов
/ 06 мая 2019

Я попытался запустить пакет keras из R в RStudio, как показано в этом руководстве . Однако я застреваю при загрузке данных из набора данных mnist с помощью команды mnist <- dataset_mnist(), когда получаю сообщение об ошибке: 

Error: Python module tensorflow.python.keras was not found.

Detected Python configuration:

python:         C:\PROGRA~3\ANACON~1\python.exe
libpython:      C:/PROGRA~3/ANACON~1/python37.dll
pythonhome:     C:\PROGRA~3\ANACON~1
version:        3.7.3 (default, Mar 27 2019, 17:13:21) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)]
Architecture:   64bit
numpy:          C:\PROGRA~3\ANACON~1\lib\site-packages\numpy
numpy_version:  1.16.2
tensorflow:     [NOT FOUND]

python versions found: 
 C:\PROGRA~3\ANACON~1\python.exe
 C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe

Кажется, не найден пакет tenorflow, который уже установлен, так как installed.packages() показывает: 

           Package      LibPath                                              Version        Priority
keras      "keras"      "C:/Users/NikolasVarela/Documents/R/win-library/3.5" "2.2.4.1.9001" NA      
tensorflow "tensorflow" "C:/Users/NikolasVarela/Documents/R/win-library/3.5" "1.13.1"       NA

Ранее я вручную устанавливал Anaconda для Python 3.7 и понизил его в Anaconda Navigator до версии 3.6, как показано в этом руководстве по udemy, как уже упоминалось, что тензор потока работает только на Python 3.6. После этого я загрузил все необходимые пакеты, включая tenorflow и керасы, в навигатор anaconda. Я предполагаю, что это изменение Мануэля создает проблему в нахождении тензорного потока. Но я не нашел решения в сети.

Далее я попытался установить путь к функции dataset_mnist(), как указано в описании . Тем не менее, я не нахожу ~/.keras/datasets в моем каталоге. Есть идеи, что я делаю не так? Спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 27 июня 2019

У меня была такая же проблема.Наконец-то я решил это следующим образом:

  1. Переход на Python 3.6 в среде conda (вы уже упоминали об этом, но я покажу, как здесь): conda create -y --name r-tensorflow tensorflow-gpu keras-gpu python=3.6.8.(Примечание: я не уверен, что здесь необходимо установить пакет keras-gpu.)
  2. Перезапустите сеанс R, поскольку он, вероятно, уже инициализирован с неверной версией Python.
  3. ForceR для использования среды conda с пониженным Python: keras::use_condaenv("r-tensorflow", required = TRUE).

  4. Теперь это должно работать.Попробуйте следующее, если вы не против загрузить базу данных MNIST: 

    library(keras)
mnist <- dataset_mnist()

PS.Сначала я попытался установить через R следующим образом: 

install.packages("keras")
library(keras)
install_keras(method = c("conda"),
              conda = "auto", version = "default", tensorflow = "gpu")

PPS.Конечно, у вас уже должны быть установлены Python, Anaconda / Miniconda, CUDA и cuDNN, а также некоторые другие требования.Я предполагаю, что у вас есть и что у вас нет конфликтов версий.

...