无法加载共享对象“TMB.so”

我通过安装了 brom.mixed 包conda conda install -c conda-forge r-broom.mixed但是，它不会导入并显示错误消息：

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 添加了“希望”可重现的示例：

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（下列的Anaconda R 环境指令 https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-r-language/#creating-a-new-environment-with-r)

conda activate r_env_test

conda install -c conda-forge r-broom.mixed（下列的Anaconda broom.mixed 指令 https://anaconda.org/conda-forge/r-broom.mixed)

然后我输入R控制台，然后执行library(broom.mixed)。立即弹出错误：

> 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软件包版本的输出：

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 %

有什么建议我可以如何让这个包在 Anaconda 中运行吗？

通道混合不当

我认为遇到的问题主要是由混合驱动的defaults频道（特别是r频道）和康达锻造公司渠道。这是已知会导致共享库中缺少库和缺少符号引用 https://conda-forge.org/docs/user/tipsandtricks.html#using-multiple-channels因为 Anaconda 和 Conda Forge 使用不同的构建堆栈，有时甚至使用不同的配方。

在这种情况下，r-broom.mixed依赖于取决于r-tmb，这在 Conda Forge 上取决于libblas and liblapack，但在r通道没有这些依赖性。

建议：仅限 Conda Forge

一般来说，我建议想要 R 环境的 Conda 用户应该只使用 Conda Forge，并避免使用r渠道。这是因为r据我所知，频道大部分已被放弃（例如，没有 R 版本 4 发布，并且大多数软件包已经一年多没有更新）。

此外，我不鼓励使用r-essentials包裹。类似于 Python 的 Anaconda 发行版（anaconda包），r-essentialspackage 将许多预计将由数据科学家使用的包捆绑在一起，但其中一些对我来说似乎过于臃肿。令我困扰的一个具体问题是，除了 R 之外，它最终还引入了 Python。没有人应该需要将 Python 与 R 环境混合在一起。这是由于包括notebook，如果用户确实想要加载R环境作为内核，他们只需要r-irkernel（如下所示）。

总而言之，只需执行以下操作就可以了：

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

示范

为了验证 BLAS 实现不会产生影响，我使用 MKL 和 OpenBLAS 进行了测试。

我使用以下设置没有遇到任何问题：

## 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 Jupyter 的启动，我可以使用以下任一方法创建一个新笔记本：broom_mkl or broom_openblas内核，并运行library(broom.mixed)加载时没有任何错误。

这是在osx-64平台。