如何使用 R 网状结构激活现有的 Python 环境

Question

我有以下现有的 Python 环境：

$   conda info --envs

base                  *  /home/ubuntu/anaconda3
tensorflow2_latest_p37     /home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow2_latest_p37

我想要做的是激活tensorflow2_latest_p37环境并在 R 代码中使用它。 我尝试了以下代码：

library(reticulate)
use_condaenv( "tensorflow2_latest_p37")

library(tensorflow)
tf$constant("Hello Tensorflow!")

但它未能识别环境：

> library(reticulate)
> use_condaenv( "tensorflow2_latest_p37")
/tmp/RtmpAs9fYG/file41912f80e49f.sh: 3: /home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow2_latest_p37/etc/conda/activate.d/00_activate.sh: Bad substitution
Error in Sys.setenv(PATH = new_path) : wrong length for argument
In addition: Warning message:
In system2(Sys.which("sh"), fi, stdout = if (identical(intern, FALSE)) "" else intern) :
  running command ''/bin/sh' /tmp/RtmpAs9fYG/file41912f80e49f.sh' had status 2

正确的做法是什么？

Answer 1

我发现最可靠的方法是在运行library(reticulate)之前设置RETICULATE_PYTHON系统变量，因为这将加载默认环境并且更改环境似乎有点问题。 所以你应该尝试这样的事情：

library(tidyverse)
py_bin <- reticulate::conda_list() %>% 
  filter(name == "tensorflow2_latest_p37") %>% 
  pull(python)

Sys.setenv(RETICULATE_PYTHON = py_bin)
library(reticulate)

您可以通过将其放置在.Renviron文件中使其永久化。 我通常将一个放在项目文件夹中，因此在打开项目时对其进行评估。 在代码中，这看起来像这样：

readr::write_lines(paste0("RETICULATE_PYTHON=", py_bin), 
                   ".Renviron", append = TRUE)

或者更简单，使用usethis::edit_r_environ(scope = "project") （谢谢@rodrigo-zepeda。）。