Python 環境をセットアップする -- Conda で仮想環境を作成する

Condaで仮想環境を作成し、Python環境を構築します。

メニューバーでAnacondaフォルダを探し、「Anaconda Prompt」をクリックします。以下のコマンドは、特に説明がない場合はすべてAnaconda Promptで実行されます。

conda create -n TransCoxEnvi

コードの説明: このコンテンツは、「TransCoxEnvi」という名前の仮想環境を作成するためのコマンドライン命令です。この手順では、Python 環境を作成および管理するためのパッケージ マネージャーとして conda を使用します。仮想環境を作成する目的は、さまざまなプロジェクトの依存関係を分離して、プロジェクト間の依存関係が互いに競合しないようにすることです。仮想環境を作成した後、その環境内のプロジェクトに必要な特定のバージョンのパッケージとライブラリをインストールして管理できます。

次に、必要な Python パッケージをインストールします。

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

Anaconda プロンプトに上記のコードを入力すると、結果が次の図に表示されます。

reticulate パッケージを R にインストールします。

install.packages("reticulate")

R で Python 環境をセットアップし、インストールしたばかりの正しい Python パッケージを R が認識していることを確認してください。

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

R から Python パッケージをロードできることをテストしてみましょう。

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

R が Python 環境を見つけられない場合に有効なもう 1 つの方法は、ホーム ディレクトリに「 .Renviron」ファイルを作成し、このファイルに conda 環境の Python の場所を置くことです。

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

これを行った後、R を再起動して、R が使用する正しい Python を見つけられるようにします。次に、R が Python パッケージを見つけられるかどうかを再テストします。Python 環境のセットアップはイライラすることがあります。

ソース：

GitHub - ziyili20/TransCox: 転移学習ベースのコックス比例ハザード モデルを提供する