尝试R语言用keras进行transformer时遇到的bug

bug如下：
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : RuntimeError: Evaluation error: object of type 'closure' is not subsettable.
或者

RuntimeError: in user code:

C:\Program Files\R\R-3.6.2\library\reticulate\python\rpytools\call.py:21 python_function *
raise RuntimeError(res[kErrorKey])

RuntimeError: Evaluation error: argument is missing, with no default.

可尝试的一种方法（重新下载安装），这种方法也是R语言下载keras和tensorflow的方法，比我以前的方法应该简单明了一些：

install.packages("keras") 
library(reticulate)
virtualenv_create("r-reticulate", python = install_python())
library(keras)
install_keras(envname = "r-reticulate")

这种方法是老师给我的，但是我这里是失败状态，应该是底层权限的问题，在virtualenv_create()这里不能创建新的虚拟环境。
所以我自己又捅咕了一会，得到了以下办法：
首先说一下我这里的R语言使用keras(tensorflow后端)的方法。 我的这种方法可能是冗余的(就是说安装了两次keras和tensorflow)：先在anaconda3里面创建虚拟环境，下载好tensorflow（GPU-2.x.0版本），之后在R语言里面安装keras和tensorflow的包，这里我发现的问题就是R语言里面的keras使用keras_install()竟然自己不知道在哪里又下载了一次tensorflow。所以造成了我以为R使用的是我下载好的虚拟环境（anaconda里的），但是使用的是R语言自己下载的（是可以跑普通的模型，但是自己编写层就不可以了）。

所以使用以下办法：
关闭Rstudio，重新打开Rstudio（以管理者身份运行（以Rproject方式打开是不可以的（也是权限问题），会导致环境切换失败））。这个方法其实就是切换到正确的tensorflow后端。

library(reticulate)
use_python('C:/Users/hp/anaconda3/envs/r-tensorflow/python.exe')
reticulate::use_condaenv(condaenv = "r-tensorflow", required = TRUE)

这里面是我的路径，所以你们要替换成你们自己的路径，我自己目前不知道到底是第一行代码管用还是第二行代码管用。总之好使了。注释：‘r-tensorflow’是我在anaconda里面自己创建的虚拟环境的名字。第一行的代码就是那个虚拟幻境（r-tensorflow）的python所在地。不知道地址可以上anaconda里面查询一下环境地址和python的位置。