R语言构建深度学习的框架:reticulate

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了R语言构建深度学习的框架:reticulate。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  1. 构建虚拟环境
  2. 进入R,安装reticulate包,该包建立R语言和python之间的关系。
  3. 出现各种bug

bug1:

Error: Installation of TensorFlow not found

解决方案:
进入/home/u19111010045/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate的r-reticulate环境中,安装tensorflow

bug2:

If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.1.0If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:

  1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
  2. Set PROTOCOL_BUPFERS_PYTHON_iMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be mch slower ,More information:
    https://developers.
    google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

解决方案:

pip install protobuf==3.19.0

bug2:

tensorflow的Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1’错误

解决方案:
进入/home/u19111010045/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate的r-reticulate环境中,安装cudatoolkit==10.1.243
同时将LD_LIBRARY_PATH的路径上增加libcudart.so.10.1所在库。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-538680.html

到了这里,关于R语言构建深度学习的框架:reticulate的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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