为了R语言,我需要在kaggle内核中安装tensorflow-probability。
我试过使用以下代码,
library(tensorflow)
install_tensorflow(extra_packages = "tensorflow-probability")它似乎只安装了tensorflow,因为当我试图加载包greta时,这取决于tensorflow概率,我得到了以下错误,
Error:
greta requires TensorFlow (>=1.10.0) and Tensorflow Probability (>=0.5.0), but TensorFlow Probability isn't installed. Use:
install_tensorflow(extra_packages = "tensorflow-probability")
to install the latest version.还尝试通过自定义软件包选项安装它,它显示它已安装,但greta提到它没有安装。
发布于 2019-04-16 15:44:10
关键问题是,预装的r-tensorflow虚拟环境不是在默认位置,这阻止了install_tensorflow()方法对其进行编辑。要解决这个问题,首先必须设置WORKON_HOME环境变量,Reticulate使用该变量来标识虚拟环境的根。我能够按照以下思路获得适当的安装:
# set virtualenv root to where 'r-tensorflow' env is located
Sys.setenv(WORKON_HOME="/root/.virtualenvs")
# install greta
install.packages("greta")
# install tfp
tensorflow::install_tensorflow(envname="r-tensorflow", extra_packages=c("tensorflow-probability==0.3.0"))
# check that TFP is installed in the env
dir("/root/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages")
## ...
## [56] "tensorflow"
## [57] "tensorflow_probability"
## [58] "tensorflow_probability-0.3.0.dist-info"
## [59] "tensorflow-1.10.0.dist-info"
## ...按照这些思路,我创建了运行默认Greta示例的一个可用的公共Kaggle内核。
上面的代码将导致安装Gretav0.3.0、TF 1.10.0和TFP 0.3.0,这是正确的版本匹配。我还可以使用
# set virtualenv root to where 'r-tensorflow' env is located
Sys.setenv(WORKON_HOME="/root/.virtualenvs")
# install latest greta
devtools::install_github("greta-dev/greta")
# install tfp
tensorflow::install_tensorflow(envname="r-tensorflow", version="1.13.1", extra_packages=c("tensorflow-probability==0.6.0"))这也使得library(greta)能够在没有抱怨的情况下发布。但是,它在采样过程中崩溃,对assertthat包的投诉被破坏。请注意,assertthat是作为Greta安装的一部分从GitHub中更新的,这就是为什么我最终使用了CRAN版本。
希望在未来,Kaggle只是包括TFP,而不是必须处理这个混乱。
发布于 2022-03-08 02:59:24
我只想说,即将在CRAN上提交的greta的最新版本(所以版本> 0.4.0)在使用新的安装助手install_greta_deps()时使用了conda环境的新方法。
这意味着greta将使用conda环境加载python模块,因此您可以在您的计算机上安装不同的python模块和greta。
当您运行library(greta)时,它会加载greta需要的特定python模块版本。希望这对将来有帮助!
https://stackoverflow.com/questions/55594150
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