Windows平台下的RcppArmadillo“inDL（x，as.logical（local），as.logical（now），...）中的错误”[关闭]

Question

我有一些像这样用 Rcpp 和 RcppArmadillo 编写的函数

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example.cpp:

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <iostream>
#include <math.h>


using namespace Rcpp;
// using namespace RcppArmadillo;
using namespace arma;
using namespace std;


// [[Rcpp::export]]
double inner1(NumericVector x, NumericVector y) {
  int K = x.length() ;
  double ip = 0 ;
  for (int k = 0 ; k < K ; k++) {
    ip += x(k) * y(k) ;
  }
  return(ip) ;
}



// [[Rcpp::export]]
mat multiply2(mat A, mat B) {
  return A * B;
}

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然后我使用Rcpp::sourceCpp('example.cpp')，它在 Ubuntu 下运行良好。

（我之前跑过library(Rcpp)和library(RcppArmadillo)）

但是，当我迁移到 Windows 平台时，RStudio 的 Throw 报错说：

> Rcpp::sourceCpp('R:/example.cpp')
Error in inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) : 
  unable to load shared object 'C:/Users/[Username]/AppData/Local/Temp/RtmpG6H80X/sourceCpp-x86_64-w64-mingw32-0.12.19/sourcecpp_40b04b2c2bcf/sourceCpp_4.dll':
  LoadLibrary failure: The specified procedure could not be found.

我发现关键问题在于矩阵乘法。由于我尝试删除第二个函数multiply2。那么剩下的代码就可以在windows下编译成功了。

example2.cpp

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#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <iostream>
#include <math.h>


using namespace Rcpp;
// using namespace RcppArmadillo;
using namespace arma;
using namespace std;


// [[Rcpp::export]]
double inner1(NumericVector x, NumericVector y) {
  int K = x.length() ;
  double ip = 0 ;
  for (int k = 0 ; k < K ; k++) {
    ip += x(k) * y(k) ;
  }
  return(ip) ;
}

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我尝试了其他一些代码，发现在代码中使用矩阵乘法*时会出现此错误。

那么，为什么 RcppArmadillo 中的矩阵乘法在 Windows 平台下会失败？

Answer 1

折腾了半天编译器，发现关键是我的windows系统环境路径下BLAS库没有正确设置。

简而言之，解决方案是：

1. 在Here下载OpenBLS的预编译二进制包（不要尝试在windows下编译最新版本，我浪费了很多时间）
2. Exactor OpenBLAS-v0.2.19-Win64-int32.zip 到 C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32 这样的地方
3. 将C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin 添加到您的PATH
4. [可选] 创建一个名为BLAS_LIBS的新环境变量，其值为C:\LIBS\OpenBLAS-v0.2.15-Win64-int32\bin
5. 重启RStudio，问题解决。

我通过install.packages("RcppArmadillo", type = "source")从源代码安装RcppArmadillo找到了这个解决方案，这次RStudio在编译过程中抛出了同样的错误，所以安装失败。

但是，如果我只使用install.packages("RcppArmadillo")，RStudio 将安装RcppArmadillo 的二进制版本，所以我没有收到任何关于缺少BLAS 的反馈。