R/tensorflow深度学习：Rstudio报tensorflow错误的解决方法

你也许知道可以在python上运行tensorflow，但是你可能不知道，tensorflow也可以在上运行，这个应该很多朋友不知道吧？什么是R，R是一种编程语言，也可以说是在统计数据显示上用得特别广泛的一种计算机语言。R上面干的事情，在python上也可以干，但是如果你是用来显示数据的统计分析结果，用R会让你更加爱不释手。

报错信息如下：

错误: Python module tensorflow.keras was not found.

本文介绍如何解决这个报错问题。首先我假设你已经安装了下面的R包，如果没有的话，用下面的命令进行安装。

假设1：你已经安装了下面的R包：

如果没有安装的话，你可以拷贝下面的命令到rstudio里面进行安装。

install.packages("patchwork")

install.packages("corrplot")

install.packages("ggcorrplot")

install.packages("psych")

install.packages("vcd")

install.packages("multcomp")

install.packages("ggplot2")

install.packages("dplyr")

install.packages("pheatmap")

install.packages('BiocManager')

BiocManager::install("DESeq2")

BiocManager::install("ggplot2")

install.packages("corrplot")

install.packages("ggpubr")

install.packages("Hmisc")

install.packages("PerformanceAnalytics")

install.packages("leaps")

install.packages("bootstrap")

install.packages("keras")

install.packages("tensorflow")

假设2：通过下面的命令加载下面的R包不会报错：

另外，我假设你用下面的这堆命令来加载相应的R包不会出现报错的想象，如果你用下面的命令加载时，出现报错的话，就用install.packages("包的名字")这个命令进行安装。

library("ggplot2")

library("ggsignif")

library("patchwork")

library("corrplot")

library("ggcorrplot")

library("psych")

library("vcd")

library("multcomp")

library("dplyr")

library("pheatmap")

library(stringi)

library('BiocManager')

library(corrplot)

library(ggpubr)

library(Hmisc)

library(PerformanceAnalytics)

library(leaps)

library(car)

library(bootstrap)

library(keras)

library(tensorflow)

这时候出现“错误: Python module tensorflow.keras was not found.”的报错提示可以按照下面的思路来解决。

第一步、安装tensorflow。

可以利用anaconda来安装tensorflow，命令是类似下面这样的：

conda install tensorflow

也可以用pip来安装tensorflow，命令是类似下面的：

pip install tensorflow

注意：无论是用anaconda或者是pip来安装tensorflow，都要保证任意一种安装方式能安装成功，并且不报错。假如你用conda 或者pip来安装tensorflow报错，那么第一步就没有成功，首先第一步要安装tensorflow成功了，才能继续下面的第2步。

第二步、调节Rstudio的Global Options的设置。

点击Rstudio软件第2行的“Tools”，在下拉菜单选择“Global Options”：

这时候会弹出下图的界面：

在上图点击左侧的“Python”按钮，进入rstudio的python设置菜单（见下图）：

假设你是用anaconda来安装tensorflow的，就像我上图一样，将python的解释器选择到anaconda3/bin/的目录下。

假如你是用pip来安装tensorflow的，就将python的解释器选择成类似下面这样的/usr/bin/目录下的。

选择好python解释器后，保存退出即可。

这就是报错：“错误: Python module tensorflow.keras was not found.”最常见的解决方法。

之后在rstudio上就不会报tensorflow的错误了（见下图）。

全文完，谢谢观看。

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