Last updated on 2025-12-18 02:50:38 CET.
| Flavor | Version | Tinstall | Tcheck | Ttotal | Status | Flags |
|---|---|---|---|---|---|---|
| r-devel-linux-x86_64-debian-clang | 2.3.2 | 20.68 | 148.33 | 169.01 | OK | |
| r-devel-linux-x86_64-debian-gcc | 2.3.2 | 15.87 | 441.73 | 457.60 | ERROR | |
| r-devel-linux-x86_64-fedora-clang | 2.3.2 | 35.00 | 240.41 | 275.41 | OK | |
| r-devel-linux-x86_64-fedora-gcc | 2.3.2 | 35.00 | 233.59 | 268.59 | OK | |
| r-devel-windows-x86_64 | 2.3.2 | 23.00 | 254.00 | 277.00 | OK | |
| r-patched-linux-x86_64 | 2.3.2 | 18.83 | 134.78 | 153.61 | OK | |
| r-release-linux-x86_64 | 2.3.2 | 18.02 | 135.99 | 154.01 | OK | |
| r-release-macos-arm64 | 2.3.2 | OK | ||||
| r-release-macos-x86_64 | 2.3.2 | 13.00 | 165.00 | 178.00 | OK | |
| r-release-windows-x86_64 | 2.3.2 | 24.00 | 226.00 | 250.00 | OK | |
| r-oldrel-macos-arm64 | 2.3.2 | OK | ||||
| r-oldrel-macos-x86_64 | 2.3.2 | 13.00 | 167.00 | 180.00 | OK | |
| r-oldrel-windows-x86_64 | 2.3.2 | 32.00 | 237.00 | 269.00 | OK |
Version: 2.3.2
Check: tests
Result: ERROR
Running ‘testthat.R’ [338s/569s]
Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed.
Complete output:
> library(testthat)
> library(deepregression)
Loading required package: tensorflow
Loading required package: tfprobability
Loading required package: keras
The keras package is deprecated. Use the keras3 package instead.
>
> if (reticulate::py_module_available("tensorflow") &
+ reticulate::py_module_available("keras") &
+ .Platform$OS.type != "windows"){
+ test_check("deepregression")
+ }
Downloading pygments (1.2MiB)
Downloading tensorflow-probability (6.7MiB)
Downloading h5py (4.9MiB)
Downloading ml-dtypes (4.8MiB)
Downloading tensorboard (5.2MiB)
Downloading keras (1.4MiB)
Downloading grpcio (6.3MiB)
Downloading tensorflow (615.1MiB)
Downloading numpy (17.1MiB)
Downloading tf-keras (1.6MiB)
Downloaded pygments
Downloaded keras
Downloaded ml-dtypes
Downloaded h5py
Downloaded grpcio
Downloaded tf-keras
Downloaded tensorboard
Downloaded numpy
Downloaded tensorflow-probability
Downloaded tensorflow
Installed 43 packages in 414ms
2025-12-17 15:42:18.444057: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-12-17 15:42:18.445569: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2025-12-17 15:42:18.451113: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2025-12-17 15:42:18.463409: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
E0000 00:00:1765982538.485788 3042235 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
E0000 00:00:1765982538.491779 3042235 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered
W0000 00:00:1765982538.512508 3042235 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1765982538.512586 3042235 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1765982538.512592 3042235 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1765982538.512596 3042235 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
2025-12-17 15:42:18.518175: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI AVX512_BF16 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Saving _problems/test_customtraining_torch-6.R
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
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11490434/11490434 [==============================] - 1s 0us/step
Saving _problems/test_data_handler_torch-78.R
2025-12-17 15:42:37.002606: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_platform.cc:51] failed call to cuInit: INTERNAL: CUDA error: Failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
Epoch 1/2
1/15 [=>............................] - ETA: 26s - loss: 2.3169<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
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Epoch 2/2
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Epoch 1/2
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10/15 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 2.6533 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
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15/15 [==============================] - 0s 10ms/step - loss: 2.6365 - val_loss: 2.6227
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Epoch 2/3
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Epoch 3/3
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Fitting member 1 ...Epoch 1/10
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Epoch 4/10
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32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 61.8040
Epoch 5/10
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32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 53.1899
Epoch 6/10
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19/32 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 45.6245<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 46.9254
Epoch 7/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 43.7696<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
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32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 42.0744
Epoch 8/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 43.0723<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
12/32 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 39.9295<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 38.1152
Epoch 9/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 45.3285<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
19/32 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 34.5853<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 34.8808
Epoch 10/10
1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 29.3974<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
20/32 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 30.6741<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 32.1088
Done in 1.386934 secs
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.3341<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 1s 146ms/step - loss: 2.3038 - val_loss: 2.2154
Epoch 2/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 2.3662<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 56ms/step - loss: 2.3004 - val_loss: 2.2128
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 52.8941<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 47ms/step - loss: 47.0024 - val_loss: 27.1291
Epoch 2/2
1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 49.6579<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
3/3 [==============================] - 0s 42ms/step - loss: 46.6172 - val_loss: 26.8568
Saving _problems/test_ensemble_torch-17.R
Saving _problems/test_ensemble_torch-63.R
Fitting normal
Fitting bernoulli
Fitting bernoulli_prob
WARNING:tensorflow:5 out of the last 13 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7febc91fc9a0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.
Fitting beta
WARNING:tensorflow:5 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7febc9193e20> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.
Fitting betar
Fitting chi2
Fitting chi
Fitting exponential
Fitting gamma
Fitting gammar
Fitting gumbel
Fitting half_normal
Fitting horseshoe
Fitting inverse_gaussian
Fitting laplace
Fitting log_normal
Fitting logistic
Fitting negbinom
Fitting negbinom
Fitting pareto_ls
Fitting poisson
Fitting poisson_lograte
Saving _problems/test_families_torch-82.R
Saving _problems/test_layers_torch-6.R
Saving _problems/test_methods_torch-23.R
Epoch 1/2
1/29 [>.............................] - ETA: 23s - loss: 11.2004<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
13/29 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 10.5970 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
23/29 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 10.4031<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 1s 18ms/step - loss: 10.6607 - val_loss: 7.6350
Epoch 2/2
1/29 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 7.1379<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
13/29 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 10.0314<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
24/29 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 9.8233 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 0s 9ms/step - loss: 9.5296 - val_loss: 6.8647
Epoch 1/10
1/29 [>.............................] - ETA: 1:22 - loss: 6.4103<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
6/29 [=====>........................] - ETA: 0s - loss: 7.8103 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
9/29 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 8.4596<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
12/29 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 8.5702<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
17/29 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 8.3282<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
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21/29 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.9925<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
26/29 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.9792<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 0s 15ms/step - loss: 0.9810 - val_loss: 1.7130
Epoch 10/10
1/29 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.8496<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
6/29 [=====>........................] - ETA: 0s - loss: 0.9085<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
10/29 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.9303<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
14/29 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.9383<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
18/29 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.9415<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
20/29 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.9430<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
24/29 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.9511<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
28/29 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.9515<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
29/29 [==============================] - 1s 18ms/step - loss: 0.9513 - val_loss: 1.6782
2025-12-17 15:48:19.843528: E tensorflow/core/util/util.cc:131] oneDNN supports DT_INT64 only on platforms with AVX-512. Falling back to the default Eigen-based implementation if present.
Model: "model_43"
________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Para Connected to Trainable
m #
================================================================================
input_node_x1_x2_ [(None, 2)] 0 [] Y
n_trees_2_n_layer
s_3_tree_depth_5_
_1 (InputLayer)
input__Intercept_ [(None, 1)] 0 [] Y
_1 (InputLayer)
node_2 (NODE) (None, 3) 1754 ['input_node_x1_x2 Y
_n_trees_2_n_layer
s_3_tree_depth_5__
1[0][0]']
1_1 (Dense) (None, 3) 3 ['input__Intercept Y
__1[0][0]']
add_77 (Add) (None, 3) 0 ['node_2[0][0]', Y
'1_1[0][0]']
distribution_lamb ((None, 3), 0 ['add_77[0][0]'] Y
da_43 (Distributi (None, 3))
onLambda)
================================================================================
Total params: 1757 (6.86 KB)
Trainable params: 793 (3.10 KB)
Non-trainable params: 964 (3.77 KB)
________________________________________________________________________________
Model formulas:
---------------
loc :
~node(x1, x2, n_trees = 2, n_layers = 3, tree_depth = 5)
<environment: 0x561da32141a0>
Fitting model with 1 orthogonalization(s) ... Fitting model with 2 orthogonalization(s) ... Fitting model with 3 orthogonalization(s) ... Fitting model with 4 orthogonalization(s) ... Fitting model with 5 orthogonalization(s) ... Saving _problems/test_reproducibility_torch-30.R
Saving _problems/test_subnetwork_init_torch-20.R
Fitting Fold 1 ...
Done in 1.423095 secs
Fitting Fold 2 ...
Done in 0.4898355 secs
Epoch 1/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 16ms/step - loss: 22.4672
Epoch 2/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 14ms/step - loss: 20.5671
Fitting Fold 1 ...
Done in 2.241439 secs
Fitting Fold 2 ...
Done in 0.4484367 secs
Epoch 1/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 15ms/step - loss: 22.4672
Epoch 2/2
1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08>
2/2 [==============================] - 0s 14ms/step - loss: 20.5671
[ FAIL 14 | WARN 0 | SKIP 1 | PASS 680 ]
══ Skipped tests (1) ═══════════════════════════════════════════════════════════
• empty test (1):
══ Failed tests ════════════════════════════════════════════════════════════════
── Error ('test_customtraining_torch.R:6:3'): Use multiple optimizers torch ────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(50, 1), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─torch::nn_linear(1, 50) at test_customtraining_torch.R:6:3
2. └─Module$new(...)
3. └─torch (local) initialize(...)
4. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
5. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
6. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
7. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
8. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
9. └─torch:::call_c_function(...)
10. └─torch:::do_call(f, args)
11. ├─base::do.call(fun, args)
12. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_data_handler_torch.R:75:3'): properties of dataset torch ───────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(1L, 1L), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_data_handler_torch.R:75:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch (local) layer_module(...)
11. └─Module$new(...)
12. └─deepregression (local) initialize(...)
13. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
14. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
15. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
16. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
17. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
18. └─torch:::call_c_function(...)
19. └─torch:::do_call(f, args)
20. ├─base::do.call(fun, args)
21. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_deepregression_torch.R:6:5'): Simple additive model ────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(2, 1), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:21:5
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─torch::nn_sequential(...) at test_deepregression_torch.R:6:5
9. │ └─Module$new(...)
10. │ └─torch (local) initialize(...)
11. │ └─rlang::list2(...)
12. └─torch::nn_linear(in_features = i, out_features = 2, bias = F)
13. └─Module$new(...)
14. └─torch (local) initialize(...)
15. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
16. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
17. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
18. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
19. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
20. └─torch:::call_c_function(...)
21. └─torch:::do_call(f, args)
22. ├─base::do.call(fun, args)
23. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_deepregression_torch.R:110:3'): Generalized additive model ─────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:110:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch::torch_tensor(P)
11. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
12. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_deepregression_torch.R:151:3'): Deep generalized additive model with LSS ──
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:151:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch::torch_tensor(P)
11. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
12. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_deepregression_torch.R:181:3'): GAMs with shared weights ───────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:181:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. ├─base::do.call(...)
6. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
7. └─torch::torch_tensor(P)
8. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
9. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
10. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_deepregression_torch.R:220:3'): GAMs with fixed weights ────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:220:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch::torch_tensor(P)
11. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
12. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_ensemble_torch.R:13:3'): deep ensemble ─────────────────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_ensemble_torch.R:13:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch::torch_tensor(P)
11. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
12. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_ensemble_torch.R:55:3'): reinitializing weights ────────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `torch_tensor_cpp(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_ensemble_torch.R:55:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch::torch_tensor(P)
11. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory)
12. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...)
13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...)
── Error ('test_families_torch.R:76:7'): torch families can be fitted ──────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(1L, 1L), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_families_torch.R:76:7
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch (local) layer_module(...)
11. └─Module$new(...)
12. └─deepregression (local) initialize(...)
13. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
14. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
15. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
16. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
17. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
18. └─torch:::call_c_function(...)
19. └─torch:::do_call(f, args)
20. ├─base::do.call(fun, args)
21. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_layers_torch.R:6:3'): lasso layers ─────────────────────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `cpp_torch_manual_seed(as.character(seed))`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─torch::torch_manual_seed(42) at test_layers_torch.R:6:3
2. └─torch:::cpp_torch_manual_seed(as.character(seed))
── Error ('test_methods_torch.R:18:3'): all methods ────────────────────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(1L, 1L), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_methods_torch.R:18:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args)
9. └─deepregression (local) `<fn>`(...)
10. └─torch (local) layer_module(...)
11. └─Module$new(...)
12. └─deepregression (local) initialize(...)
13. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
14. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
15. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
16. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
17. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
18. └─torch:::call_c_function(...)
19. └─torch:::do_call(f, args)
20. ├─base::do.call(fun, args)
21. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_reproducibility_torch.R:21:17'): reproducibility ───────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(64, 1), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::deepregression(...) at test_reproducibility_torch.R:33:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─subnetwork_builder[[i]](...)
5. └─base::lapply(...)
6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
7. └─pp_lay[[i]]$layer()
8. ├─torch::nn_sequential(...) at test_reproducibility_torch.R:21:17
9. │ └─Module$new(...)
10. │ └─torch (local) initialize(...)
11. │ └─rlang::list2(...)
12. └─torch::nn_linear(in_features = 1, out_features = 64, bias = F)
13. └─Module$new(...)
14. └─torch (local) initialize(...)
15. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
16. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
17. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
18. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
19. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
20. └─torch:::call_c_function(...)
21. └─torch:::do_call(f, args)
22. ├─base::do.call(fun, args)
23. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
── Error ('test_subnetwork_init_torch.R:15:33'): subnetwork_init ───────────────
<std::runtime_error/C++Error/error/condition>
Error in `(function (size, options, memory_format) { .Call(`_torch_cpp_torch_namespace_empty_size_IntArrayRef`, size, options, memory_format) })(size = list(5, 1), options = list(dtype = NULL, layout = NULL, device = NULL, requires_grad = FALSE), memory_format = NULL)`: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies.
Backtrace:
▆
1. └─deepregression::subnetwork_init_torch(list(pp)) at test_subnetwork_init_torch.R:38:3
2. └─base::lapply(...)
3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...)
4. └─pp_lay[[i]]$layer()
5. ├─torch::nn_sequential(...) at test_subnetwork_init_torch.R:15:33
6. │ └─Module$new(...)
7. │ └─torch (local) initialize(...)
8. │ └─rlang::list2(...)
9. └─torch::nn_linear(in_features = 1, out_features = 5)
10. └─Module$new(...)
11. └─torch (local) initialize(...)
12. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features))
13. │ └─torch:::is_torch_tensor(x)
14. └─torch::torch_empty(out_features, in_features)
15. ├─base::do.call(.torch_empty, args)
16. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`)
17. └─torch:::call_c_function(...)
18. └─torch:::do_call(f, args)
19. ├─base::do.call(fun, args)
20. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL)
[ FAIL 14 | WARN 0 | SKIP 1 | PASS 680 ]
Error:
! Test failures.
Execution halted
Flavor: r-devel-linux-x86_64-debian-gcc