Я уже выполнил установку тензорного потока с помощью следующей команды:
pip install --ignore-installed https://github.com/mind/wheels/releases/download/tf1.5-gpu-cuda91-nomkl/tensorflow-1.5.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
Это новейшее колесо с тензором, предназначенное для CUDA 9.1. (В 3 раза быстрее, чем CUDA 8.0)
И я могу назвать это успешно в моем коде на Python.
Как я могу сделать keras в R, чтобы вызвать tenorflow, установленный python выше? Причина, по которой я спросил, потому что я использую метод установки по умолчанию
keras::install_keras(method="conda", tensorflow = "gpu")
Он не смог распознать библиотеку cuda-9.1.
> conv_base <- keras::application_vgg16(
+ weights = "imagenet",
+ include_top = FALSE,
+ input_shape = c(150, 150, 3)
+ )
/home/ubuntu/anaconda2/envs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from 'float' to 'np.floating' is deprecated. In future, it will be treated as 'np.float64 == np.dtype(float).type'.
from ._conv import register_converters as _register_converters
Using TensorFlow backend.
Error: ImportError: Traceback (most recent call last):
File "/home/ubuntu/anaconda2/envs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/ubuntu/anaconda2/envs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/ubuntu/anaconda2/envs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Это происходит из-за того, что метод установки R вызывает функцию tensorflow версии 1.5.0, которая по-прежнему не обслуживается для CUDA 9.1.