大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了确定 R 中 docker 镜像所需的包，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我有一个非常简单的脚本：
library(datasets)
library(caret)
data(iris)
index <- createDataPartition(iris$SpecIEs,p=0.80,List=falSE)
testset <- iris[-index,]
Trainset <- iris[index,]
model = Train(SpecIEs ~ .,data=Trainset,method="rpart",trControl = TrainControl(method = "cv"))
如您所知，该脚本将 rpart 分类模型拟合到 iris 数据集。所以我知道我的 docker 镜像至少需要插入符号（或者可能只是 rpart 因为 docker 用于对模型进行评分？）。我认为 R 还单独基于插入符语句加载了一些其他包。因此，为了尝试确定我的 docker 映像需要哪些软件包，我想我这样做了：
x <- .packages(true)
x
不幸的是，这给了我一个（太？）很长的包列表，但也许它们都是运行这个脚本所必需的（我理解插入符号构建在许多包之上）。获取所需软件包的明确列表的最佳做法是什么？
附注：
顺便说一句，数据集是 R 基础的一部分吗？
我的建议是创建一个新的 R 项目并使用 renv 包进行依赖项管理。有关如何设置，请参阅 documentation。在 Rstudio 中创建新项目时，您甚至可以选择“在此项目中使用 renv”选项。
在构建 Docker 映像之前，最后一次运行 renv::snapshot()，这会将所需的依赖项保存到您的 renv.lock 文件中。
然后，在您的 Dockerfile 中，安装 renv，将 renv.lock 文件复制到容器中，并在构建映像时 renv::restore() 依赖项。由于 renv 旨在用于交互式使用，因此您必须为无监督安装设置一些特殊参数 - 以此为样板起点：
# Copy renv.lock file
COPY ./renv.lock /renv.lock
# Install R packages
RUN R -e "install.packages('renv')"
RUN R -e "renv::consent(provided = TRUE)"
RUN R -e "renv::restore(prompt = falSE)"
您还可以查看 using renv with Docker 上的专用文档。
这应该安装您的脚本所需的所有必要的依赖项。
以上是大佬教程为你收集整理的确定 R 中 docker 镜像所需的包全部内容，希望文章能够帮你解决确定 R 中 docker 镜像所需的包所遇到的程序开发问题。
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