无法加载共享对象“TMB.so”

Question

我通过conda conda install -c conda-forge r-broom.mixed安装了conda conda install -c conda-forge r-broom.mixed包，但是它没有导入，并显示了错误消息：

library(broom.mixed)

Error: package or namespace load failed for ‘broom.mixed’:
 .onLoad failed in loadNamespace() for 'TMB', details:
  call: dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...)
  error: unable to load shared object '/local/home/hsinhung/anaconda3/envs/r-env/lib/R/library/TMB/libs/TMB.so':
  libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

2022/1/17增加了“希望”可重复的例子：

我通过以下命令在Anaconda中创建了一个干净的R环境：

conda create -n r_env_test r-essentials r-base (跟随Anaconda R env指令)

conda activate r_env_test

conda install -c conda-forge r-broom.mixed (跟随Anaconda broom.mixed指令)

然后输入R控制台，并执行library(broom.mixed)。错误立即弹出：

> library(broom.mixed)
Error: package or namespace load failed for ‘broom.mixed’:
 .onLoad failed in loadNamespace() for 'TMB', details:
  call: dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...)
  error: unable to load shared object '/local/home/hsinhung/anaconda3/envs/r_env_test/lib/R/library/TMB/libs/TMB.so':
  libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
In addition: Warning message:
package ‘broom.mixed’ was built under R version 3.6.3

正如@merv所建议的，这里是新测试环境中包版本的输出：

x86_64-conda_cos6-linux-gnu % conda list '(libblas|liblapack|r-base|r-tmb|r-broom.mixed)'
# packages in environment at /home/hsinhung/anaconda3/envs/r_env_test:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
r-base                    3.6.1                haffb61f_2
r-base64enc               0.1_3             r36h96ca727_4
r-broom.mixed             0.2.6             r36h6115d3f_0    conda-forge
r-tmb                     1.7.16            r36h0357c0b_0    conda-forge
(r_env_test)
(22-01-17 8:16:12) <0> [~]
x86_64-conda_cos6-linux-gnu %

有什么建议吗?我怎样才能把这个包裹送到Anaconda？

Answer 1

不适当的通道混合

我认为所遇到的问题主要是由默认通道(特别是r通道)和conda-forge通道混合驱动的。这是已知导致共享库中缺少库和缺少符号引用。，因为Anaconda和Conda使用不同的构建堆栈，有时使用不同的菜谱。

在这种情况下，r-broom.mixed依赖于r-tmb，而Conda依赖于libblas和liblapack，但是r通道没有这些依赖关系。

建议:仅限于Conda Forge

通常，我建议想要R环境的Conda用户只使用Conda，并避免使用r通道。这是因为r通道大部分已被我所知道的(例如，没有releases 4版本，并且大多数软件包已经超过一年没有更新)所抛弃。

此外，我不赞成使用r-essentials包。类似于Python的Anaconda发行版(anaconda包)，r-essentials包将许多预期将被数据科学家使用的包捆绑在一起，但在我看来，其中一些包看起来很臃肿。让我烦恼的是，除了R之外，它最终还会引入Python，没有人需要将Python与R环境混合在一起。这是由于包含了notebook，如果用户真的希望将R环境作为内核加载，他们只需要r-irkernel (如下面所示)。

总之，只要做以下工作就可以了：

conda create -n foo -c conda-forge r-base r-broom.mixed

游行示威

为了验证BLAS实现没有什么区别，我使用MKL和OpenBLAS进行了测试。

在以下设置中，我没有遇到任何问题：

## dedicated jupyter environment
mamba create -n jupyter jupyter nb_conda_kernels

## broom.mixed with MKL backend
mamba create -n broom_mkl r-base=4.1 r-broom.mixed r-irkernel 'blas=*=*mkl*'

## broom.mixed with OpenBLAS backend
mamba create -n broom_openblas r-base=4.1 r-broom.mixed r-irkernel 'blas=*=*openblas*'

## launch jupyter
conda activate jupyter
jupyter notebook

随着木星的发射，我可以创建一个新的笔记本电脑的broom_mkl或broom_openblas内核，并运行library(broom.mixed)加载没有任何错误。

这是在osx-64平台上进行的.