Question

我试图在RStudio中从R运行keras软件包，如本tutorial所示。但是，由于出现错误，我无法通过使用命令mnist <- dataset_mnist()从mnist数据集中加载数据来卡住：

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

似乎找不到tensorflow软件包，该软件包已按installed.packages()显示的方式安装：

           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

我以前手动安装了适用于python 3.7的Anaconda，并在Anaconda Navigator中降级为3.6，如this udemy教程中所示，其中提到tensorflow仅在python 3.6上运行。之后，我在anaconda导航器上下载了所有需要的软件包，包括tensorflow和keras。我假设这种manuell的变化使查找张量流成为问题。但是我没有在网络上找到解决方案。

此外，我尝试设置description中提到的dataset_mnist()函数的路径。但是，我在目录中找不到~/.keras/datasets。有什么想法我做错了吗？谢谢

Answer 1

我有同样的问题。我终于解决了，如下所示：

在conda环境中降级到python 3.6（您已经提到过，但是我在这里展示了如何做）：conda create -y --name r-tensorflow tensorflow-gpu keras-gpu python=3.6.8。（注意：我不确定是否需要在此处安装keras-gpu软件包。）
重新启动R会话，因为它可能已经使用错误的Python版本进行了初始化。
强制R将conda环境与降级的Python：keras::use_condaenv("r-tensorflow", required = TRUE)一起使用。
现在它应该可以工作了。如果您不介意下载MNIST数据库，请尝试以下操作：
```
library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
```

PS。我首先尝试通过R进行安装，如下所示：

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

PPS。当然，您需要已经安装了Python，Anaconda / Miniconda，CUDA和cuDNN以及其他一些要求。我假设您有版本冲突。

如何在R中找到张量流软件包的已安装conda路径？

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