错误：“rjags”的包或命名空间加载失败

Question

在我的终端 conda 环境之一中，我能够成功安装包“rjags”。但是，当我在该环境中运行 R 并运行 library(rjags) 时，出现以下错误：

加载所需的包：尾错误：'rjags' 的包或命名空间加载失败：'rjags' 的 loadNamespace() 中的 .onLoad 失败，详细信息：调用：dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...)错误：无法加载共享对象'/user-path/anaconda3/envs/r-env/lib/R/library/rjags/libs/rjags.so'：/user-path/anaconda3/envs/r-env/lib /R/library/rjags/libs/rjags.so：未定义符号：_ZN4jags7Console10setRNGnameERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEj 另外：警告消息：1：包 'rjags' 是在 R 版本 3.6.3 下构建的 2：包'coda' 是在 R 版本 3.6 下构建的。 3

如果我安装并使用 R，在另一个环境或基础环境中执行 library(rjags)，一切正常。我想知道这个错误消息是什么意思以及如何解决它。

conda list "^(libstdcxx-ng|r-base|r-coda|jags|r-rjags)$" 的输出为：

# packages in environment at /user-path/anaconda3/envs/r-env:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
jags                      4.3.0                h26a2512_0    conda-forge
libstdcxx-ng              9.1.0                hdf63c60_0  
r-base                    3.6.1                h9bb98a2_1  
r-coda                    0.19_3            r36h6115d3f_2    conda-forge
r-rjags                   4_10              r36h0357c0b_1    conda-forge

Answer 1

频道混合出错

我怀疑错误是由mixing of Conda Forge and Anaconda packages 引起的。这些组织使用不同的构建堆栈，因此他们构建的动态库最终可能具有不同的内部定义（有关详细信息，请参阅this Issue on the Conda Forge repository）。例如，在这种情况下，rjags.so 被构建为在它链接到的库中查找符号，但它无法在 Anaconda 构建中找到它。不幸的是，它链接到太多（请与 ldd rjags.so 联系），我无法追踪具体是哪一个导致了问题。

但是，您仍然有一些选项可以让 rjags 正常工作，但不是精确修复。在所有情况下，解决方案是优先考虑 conda-forge 渠道。

选项 1：创建一个新的专用环境

如果您在此特定环境中实际上不需要rjags，则使用您需要的包创建一个新环境。但是，这样做时，请让 conda-forge 优先于 defaults：

conda create -n rjags_env -c conda-forge r-rjags
conda activate rjags_env
conda config --env --add channels conda-forge

选项 2：使用 Conda Forge 重新创建环境

如果您的目标是将rjags 添加到现有环境中，并且您无法确定需要更改的特定包，则可以使用更新的优先级重新创建环境。

首先，将环境导出到 YAML 之类的

conda env export -n r-env --no-builds > rjags_env.yaml

接下来，编辑此文件，使通道部分显示为：

name: rjags_env
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:

最后创建一个新版本的环境

conda env create -f rjags_env.yaml -n rjags_env

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补充说明

我还研究了将--update-deps 标志与conda install 一起使用，但这会强制环境更新到R v4.0.1 并破坏r-coda 安装。