1.3.5　在RStudio中安装TensorFlow

RStudio官方已经开发出适合R语言用户的TensorFlow接口，以便R语言用户使用TensorFlow深度学习框架。TensorFlow的R接口包括一套R的扩展包，提供了多种TensorFlow与R语言的API接口，适用于不同的任务和抽象级别。

• keras：神经网络的高级接口，致力于快速实验。
• tfestimators：常见类别模型的实现，如回归器和分类器。
• tensorflow：TensorFlow计算图的低级接口。
• tfdatasets：TensorFlow模型的可扩展输入管道。

本书使用的Keras都是基于TensorFlow后端实现的，接下来让我们先一起学习如何在RStudio中安装TensorFlow。经过前面的学习，我们已经安装好了Anaconda，并在Anaconda中搭建好了TensorFlow环境。

首先，我们从GitHub上在线安装TensorFlow的扩展包：

> if(require(devtools)) install.packages("devtools")
> devtools::install_github("rstudio/tensorflow")

默认情况下，RStudio加载TensorFlow的CPU版本。使用以下命令下载TensorFlow的CPU版本。

> library(tensorflow)
> packageVersion("tensorflow")
[1] '1.13.1.9000'
> sess = tf$Session()
> hello <- tf$constant('Hello, TensorFlow!')
> sess$run(hello)
b'Hello, TensorFlow!'

由结果可知，安装的是TensorFlow 1.13.1版本，并能顺利输出“Hello TensorFlow！”，证明RStudio的TensorFlow已经安装成功并能正常使用。