设置Python环境--在Conda中创建虚拟环境

在Conda中创建虚拟环境来构建Python环境。

在菜单栏中找到Anaconda文件夹，点开单击“Anaconda Prompt”，以下命令如果没有说明，均是在Anaconda Prompt下进行操作。

conda create -n TransCoxEnvi

代码解释：这段内容是一个命令行指令，用于创建一个名为"TransCoxEnvi"的虚拟环境。该指令使用conda作为包管理器，用于创建和管理Python环境。创建虚拟环境的目的是为了隔离不同项目的依赖关系，以确保项目之间的依赖不会相互冲突。创建虚拟环境后，可以在该环境中安装和管理项目所需的特定版本的软件包和库。

接下来安装所需的Python包：

conda install tensorflow-probability==0.8
conda install tensorflow==2.1.0

在Anaconda Prompt中输入上述代码，结果如下图所示：

在R中安装reticulate包：

install.packages("reticulate")

请在R中设置你的python环境，并确保R可以识别你刚刚安装的正确python包。

library(reticulate)
## modify this to your directory
use_python("/Users/zli16/opt/anaconda3/envs/tf/bin/python") 
use_condaenv("TransCoxEnvi")

让我们测试一下是否可以从R加载python包：

tf <- import("tensorflow")
py_run_string("print(tf.__version__)")
py_run_string("xi = tf.Variable(np.repeat([0.], repeats = 100), dtype = 'float64')")

如果您的R找不到python环境，另一种适合我的方法是在主目录（home directory）中创建一个".Renviron"文件并将您的conda-environment python的位置放在此文件中：

RETICULATE_PYTHON="/Users/zli16/opt/anaconda3/envs/TransCoxEnvi/bin/python"

执行此操作后，重新启动R以让R找到要使用的正确python。然后重新测试您的R是否可以找到python包。设置python环境可能会令人沮丧。

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来源：

GitHub - ziyili20/TransCox: Provide transfer learning-based Cox Proportional Hazards model