Windows10下Tensorflow2.0安装与环境配置实战

"捕获当前调用 - Windows10下TensorFlow2.0安装及环境配置教程" 在R语言中，捕获当前调用是编程过程中一个重要的功能，特别是在涉及函数调用和模型构建时。这里主要介绍了两种方法来获取当前调用的信息。 1. `sys.call()` 函数用于捕获用户实际输入的表达式，即函数被调用时的原始形式。例如，在定义了一个函数`f`后，当以`f(d = 2, 2)`的形式调用它时，`sys.call()`会返回`f(d = 2, 2)`这个原始调用表达式。这可以帮助我们了解函数是如何被用户触发执行的。 2. `match.call()` 函数则有所不同，它创建了一个只包含命名参数的调用，即使这些参数的顺序与原始调用中不同。在上述例子中，`match.call()`返回的是`f(abc = 2, def = 2)`，这意味着它会忽略未命名的参数（在这个例子中是第二个2），并根据函数定义中的参数名来排列已命名的参数。这对于建模函数非常有用，因为它们可以准确地记录下创建模型时使用的参数设置。 建模函数通常利用`match.call()`来捕获模型创建的调用，以便在之后能够使用`update()`函数更新模型，重新拟合具有微调参数的新模型。`update()`允许我们改变模型的一部分参数，而不需要重新构建整个模型，提高了工作效率。 此外，提到的资源还提到了R语言高级程序设计的相关内容，这部分是关于R语言的深入学习，包括数据结构、取子集操作、词汇表、编码风格、函数、面向对象编程、环境以及调试和条件处理等主题。这些内容对于R语言的高级用户来说非常重要，涵盖了R语言的核心概念和技术，可以帮助读者提升R语言编程的能力和效率。 在实际编程中，理解如何捕获当前调用并合理利用`sys.call()`和`match.call()`能够帮助我们更好地控制和调试代码，尤其是在处理复杂函数和模型时。而掌握R语言的基础知识，如数据结构、取子集操作和函数，是成为熟练R语言程序员的必要条件。通过深入学习这些内容，可以提高编程效率，解决更复杂的分析问题，并实现更高效的代码维护。