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雷达卡
经过大量的总结和尝试，遇到”无数“问题之后，终于确定了windows系统中R语言环境下，最简洁有效的tensorflow和keras安装方法，现在公布一下。
最有效率的搭配：
R：基础必不可少，安最新版本就是。
RStudio：非必须，但最好安装，能提供很多代码编写的便利，win10直接上最新，win7注意对应支持的版本。
Anaconda3：可以用 miniconda替代，但是anaconda3含的包更齐全，省去日后再找的麻烦。
步骤：
一、软件安装
1、安装R。注意：安装完后要自己添加R到系统环境。
2、安装RStudio。直接默认一路安装到底。
3、安装Anaconda3。注意：安装过程中勾选path添加选项，避免日后自己手动添加系统环境。安装用户类型建议默认（all）
二、Keras安装
1、打开RStudio，先装keras包
>install.packages('keras')
2、安装keras
>install_keras()
注意，大量问题产生在此处。系统会提示找不到python环境，或者让你安装miniconda但是却连接不上服务器，卡死在此处。
解决方法：用参数来定义安装：
install_keras(method='conda',envname='tensorflow',tensorflow = "cpu",version='2.7.0',python="3.8.8")
好了，除了envname='tensorflow'不能省略，其他都可以省略。解析一下：
method='conda' ：指定用conda方法安装，没什么问题。
envname='tensorflow' ：关键。此时会用conda自创一个anaconda3下的名叫‘tensorflow’的环境。名字可以改，不一定是tensorflow，叫best，gennis，什么都行，关键是创建一个环境，且这个环境在envs目录下，这样便于管理和区分文件。
我之前一直在思考，能不能直接用base环境，也就是anaconda3的缺省环境呢？这样节省了一个自创环境的空间。测试过后，不行。envname设置成base后，依然报错，环境不对。
至此，安装完成。
注意：不需要再安装tensorflow了！keras已经自动给你安装了。直接library（tensorflow）就会发现tf已在。验证一下：
>tf$constant('hello,world')
>>tf.Tensor(b'hello,world', shape=(), dtype=string)
妥妥的，tf已经装好。
miniconda不用管了。我曾经试过安装了anaconda3后，又装了miniconda3，倒是没有冲突问题，但在配置环境时，会出现冗余问题。miniconda下的环境是miniconda下的，ananconda的环境是anaconda下的，而且二者是从不同的prompt进入，后者如果安装时采用了justme用户，还会多出来一个R~mini~1的环境，总之乱事一大堆。
因此，安装了ana，就不用管mini了。如果为了节省空间，安了mini，后期如果要用别的python包，要自己去找，比较麻烦，所以推荐直接安装ana，省得以后mini转ana的麻烦。
此外也不需要在anaconda3中预先创建一个tensorlfow环境了。
此前我的安装方法是预先进入anaconda3，创建一个tensorflow环境，再去RStudio中安装tensorflow和keras，这样容易出现一个问题：keras has 2 metrics error报错，等于tensorflow环境安了两遍甚至是三遍，tensorflow安装了2遍，造成keras的metrics安装了2次而报错不能运行下去。用参数定义就直接一次创建好环境了。
当然了，聪明的你一定想到了，最小、最节省空间、最简洁的安装就是：R + miniconda，其他方法一样。老笔记本电脑专用。
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