在 R 中为 Keras 丢失了 numpy答案

【问题标题】：lost numpy for Keras in R在 R 中为 Keras 丢失了 numpy
【发布时间】：2020-08-26 05:39:29
【问题描述】：

我在 R 中安装了 Keras、Tensorflow 和 reticulate 包，当我检查使用的 Python 版本时，它在 r-reticulate 文件夹中给出了 3.6（所以我不能根据需要使用 Keras 3.7）。所以我运行以下行来更改文件夹以获取最新的 Python 版本：

use_python("C:/Users/PC/AppData/Local/r-miniconda/", required = TRUE)

现在我失去了 Numpy。如何在不丢失 Numpy 的情况下更改 r-reticulate 中的 python 版本？或者我可以指定 numpy 文件夹吗？

> library(reticulate)
> reticulate::py_config()
python:         C:/Users/Mezeix/AppData/Local/r-miniconda/python.exe
libpython:      C:/Users/Mezeix/AppData/Local/r-miniconda/python38.dll
pythonhome:     C:/Users/Mezeix/AppData/Local/r-miniconda
version:        3.8.3 (default, May 19 2020, 06:50:17) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Architecture:   64bit
numpy:           [NOT FOUND]

NOTE: Python version was forced by use_python function

【问题讨论】：

你能在你的 Python 3.8 安装中安装 numpy 吗？使用正确的 pip 二进制文件（可能在您的 r-miniconda 目录中），命令将是 pip install numpy，或者可能是 conda install numpy。这取决于您创建 Python 3.8 安装的方式。
Numpy 已经安装，它位于以下文件夹中：c:\users\Mezeix\anaconda3\lib\site-packages。如果我不使用 use_python 函数，R 能够找到 Numpy，但 Python 版本错误。当我在 R 中更改 Python 文件夹时，我丢失了 Numpy
您在C:\Users\Mezeix\anaconda3 和C:\Users\Mezeix\AppData\Local\r-miniconda 的python 安装完全相互独立。如果您想将 numpy 与 r-miniconda python 一起使用，则必须在该 python 安装中安装它。
我安装了 Reticulate，并在 C:/Users/Mezeix/AppData/Local/r-miniconda/envs/r-reticulate/Lib/site-packages/numpy 中获得了 Numpy。它就在这里，但是在 r-reticulate 中使用 Python 3.6 时，我无法与 Keras 一起使用，这就是为什么我使用 use_python 函数更改文件夹的原因。如果我改变，我会失去 Numpy。

标签： r numpy tensorflow keras

【解决方案1】：

您的计算机上安装了两个 Python，可以将它们视为完全不同的程序。该“程序”支持安装“包”，如 numpy 和 tensorflow。如果您在其中一个安装中安装 numpy，它不会在这两个安装中提供它 - 您还必须在第二次安装中安装 numpy。

您的两个安装在C:\Users\Mezeix\anaconda3 和C:\Users\Mezeix\AppData\Local\r-miniconda。我不知道你第二次安装的具体细节，但如果是 miniconda 安装，应该有某种 conda.exe 或 pip.exe，或者可能是一个 GUI 工具，你可以使用它来安装 Python 安装的 numpy .您将按照在新安装中安装 tensorflow 的方式安装它。

由于您实际使用的是 R，因此您很可能可以使用 reticulate 的工具之一（我自己不是 R 用户）在这个新安装上安装 numpy，例如 py_install 或 conda_install (docs ）。当 reticulate 讨论“环境”时，请记住它们是完全独立的，并且包不会在不同的环境之间共享。看来您真正需要做的是使用 reticulate 使用足够新的 Python 创建一个环境，并在该环境中安装 numpy 和 tensorflow。

【讨论】：