Configure el entorno de Python: cree un entorno virtual en Conda

Cree un entorno virtual en Conda para crear un entorno de Python.

Busque la carpeta Anaconda en la barra de menú, haga clic en "Anaconda Prompt", y los siguientes comandos se operan bajo Anaconda Prompt si no hay una descripción.

conda create -n TransCoxEnvi

Explicación del código: este contenido es una instrucción de línea de comandos para crear un entorno virtual llamado "TransCoxEnvi". Esta instrucción utiliza conda como administrador de paquetes para crear y administrar entornos de Python. El propósito de crear un entorno virtual es aislar las dependencias de diferentes proyectos para garantizar que las dependencias entre proyectos no entren en conflicto entre sí. Después de crear un entorno virtual, puede instalar y administrar versiones específicas de paquetes y bibliotecas requeridas por su proyecto dentro de ese entorno.

A continuación, instale los paquetes de Python necesarios:

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

Ingrese el código anterior en Anaconda Prompt, el resultado se muestra en la siguiente figura:

Instale el paquete reticulado en R:

install.packages("reticulate")

Configure su entorno de python en R y asegúrese de que R reconozca el paquete de python correcto que acaba de instalar.

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

Probemos que podemos cargar paquetes de python desde R:

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

Otro método que funciona para mí si su R no puede encontrar el entorno de python es crear un archivo " .Renviron" en su directorio de inicio y colocar la ubicación de su python de entorno conda en este archivo:

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

Después de hacer esto, reinicie R para permitir que R encuentre el python correcto para usar. Luego vuelva a probar que su R puede encontrar el paquete python. Configurar un entorno Python puede ser frustrante.

fuente:

GitHub - ziyili20/TransCox: Proporcione un modelo de riesgos proporcionales de Cox basado en la transferencia de aprendizaje