您有几种选择。最干净的可能是安装一个系统范围的python（如果还没有安装），然后创建一个virtual environment。这基本上是把你的系统python二进制文件移到它自己的隔离区，在那里所有的东西都与其他的隔离开，一旦进入激活的虚拟环境，您就可以为TensorFlow安装所有必要的Python附件。完成后，确保为TensorFlow设置了R可以访问它正确环境PATH：

Sys.setenv(TENSORFLOW_PYTHON="/path/to/virtualenv/python/binary")
devtools::install_github("rstudio/tensorflow")

我认为，安装虚拟环境项目的路径示例应该是~/minion/medvedi/venv_medvedi/bin/python。

这不再是一个问题，文档也已更新。
请参阅此处：https://github.com/rstudio/tensorflow/commit/4e1e11d6ba2fe7efe1a03356f96172dbf8db365e

在Keras的帮助下，我们可以在R.

install_keras()
library(keras)
devtools::install_github("rstudio/keras")
install_tensorflow(package_url = "https://pypi.python.org/packages/b8/d6/af3d52dd52150ec4a6ceb7788bfeb2f62ecb6aa2d1172211c4db39b349a2/tensorflow-1.3.0rc0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl#md5=1cf77a2360ae2e38dd3578618eacc03b")
library(tensorflow)

Keras是TensorFlow Google提供的用于深度学习的高级神经网络API。

我的建议是安装Anaconda并创建一个名为“R-网状”的环境。
您可以使用anaconda导航器或

reticulate::conda_create(envname = "r-reticulate")

然后使用reticulate::conda_python()检查由reticulate检测到的env。它必须返回您的env的python.exe的目录。之后您可以通过install_tensorflow()安装tensorflow。[在我的情况下不工作]
所以我从CMD安装了tesnorflow。请按照以下步骤操作：
1.打开cmd：]
1.使用conda activate r-reticulate激活r-reticulate env（如果未将conda添加到PATH，则可能需要将目录添加到conda目录）
1.用途：conda install -c anaconda tensorflow
现在在R中，您可以使用TensorFlow。对于安装Keras，您可以使用pip install Keras。[我在安装TensorFlow后尝试了install_keras（）函数，但它也破坏了我的TensorFlow安装]

最后我找到了在R：

devtools::install_github("rstudio/keras")
library(keras)
install_keras(method = "conda")
install_keras(tensorflow = "gpu")
tensorflow::install_tensorflow()