问题标签 [mlpack]
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r - R中的mlpack会导致致命错误
我在 R 中使用 mlpack 包进行字典学习。我已经使用下面的代码进行了学习：
我使用 mlpack::Serialize 保存输出模型 - 模型是 externalptr 对象，因此它引用内存地址。
当我只想对新实例进行建模时，我会跳过训练步骤并使用以下代码：
它工作正常，但如果我想多次运行上述代码，R 会因致命错误而崩溃。它发生在 R 4.0.3 和 RStudio 1.3 以及 R 4.0.5、RStudio 1.4 和 Windows 10 Pro 上。我还在 Ubuntu 上的 RStudio docker 容器（摇杆/诗歌图像）中运行了代码，它是一样的。
序列化/反序列化的许多不同组合 - 无效。
我需要帮助来摆脱这些致命错误。
c++ - 尝试包含 mlpack 时，VSCode '无法打开源文件“boost/serialization/serialization.hpp”（“mlpack/core.hpp”的依赖项）'
我正在尝试在 VSCode 中使用 mlpack。我已经使用 brew 安装了库，并在 c_cpp_properties.json 中包含了路径：
但是，当我尝试包含 core.hpp 时，出现以下错误：
有谁知道如何解决这个问题？我的理解是 brew 处理依赖关系，这是错误的吗？
这是我当前的tasks.json：
编辑：如果我为 boost 和犰狳添加路径：
错误变为：
mlpack - 如何在 mlpack::ann::ffn 中设置最大迭代次数？
当数据集有点大时，类 mlpack::ann::ffn 会产生以下错误：
优化器的最大迭代次数小于数据集的大小；优化器不会传递整个数据集。要解决此问题，请将最大迭代次数修改为至少等于数据集的点数
如何增加最大迭代次数？
c++ - 尝试使用 boost::variant 时出错 - “没有匹配的调用函数”
在使用 boost::variant 时，我不断收到错误提示“没有匹配的函数调用”。下面是我的代码片段。
我在定义的第一个 operator()的obj.operate()调用中收到此错误。
我尝试传递模板，就像另一个答案中提到的那样，但我仍然看到一个错误。
有人可以帮我解决这个问题吗？
我也可以在这里给出确切的场景：
complex-numbers - mlpack FNN 模型的输入可以是复杂的浮点矩阵吗？
根据文档，mlpack Train 函数需要输入arma::mat类。我有一个复杂的矩阵，我得到了复杂的特征值。我无法arma::cx_fmat作为输入传递。有没有办法做到这一点？如果不是如何解决问题。现在，我将取abs复数的值并将其存储为矩阵，然后传递它。
c++ - 虽然训练引发了一个巨大的编译时错误，它说 TLS 初始化函数未定义对 arma::mt19937_64_instance 的引用
未定义的引用通常是链接器错误。我觉得这个错误是因为我编译了 mlpack 而不是代码，但我不知道如何追踪它或者我的假设是否正确。或者，如果它是一个错误并且有解决方法。
我已经使用此作为参考编写了代码 - mlpack 文档
-原谅我的包含，我直接从另一个文件中复制了它们-
该错误仅由于 Train 语句而出现，其他一切正常。我在其他地方使用过犰狳，并且可以很好地处理复杂的数据和矩阵运算，例如特征值生成、向量转置、向量运算等。所以，我知道错误可能不在犰狳中。
我使用以下命令运行代码
我尝试将 g++ 命令拆分为 -c，然后使用链接器编译目标文件。它在链接器部分失败。编译部分只是给了我来自 boost 库的 depreceated-declarations 警告。
这是我得到的错误 -
编辑1：
根据下面评论中的要求，我尝试nm在我的输出文件、犰狳和 mlpack 上运行工具，这就是输出。
所以，我厌倦了犰狳和 mlpack 我得到了一些我做的值 nm --demangle libarmadillo.so.10.7.4 | grep arma::mt 我得到了
对于 libmlpack.so.3.4 我得到了
gcc - 使用 Boost 序列化保存 mlpack FNN 模型会导致链接器错误
仅当我尝试保存上述模型时才会出现此问题。其他一切运行良好。
关于 mlpack。它与所有依赖项一起编译，但由于某种原因，上述语句仍使用标准位置的库。很好，我已经通过 安装了每个库apt，即使我已经从头开始重新编译它们（上面的每个链接库）。
我得到的错误是
c++ - mlpack 包含文件错误
最近我要学习mlpack。今天我已经成功地从 mlpack 源代码构建了解决方案，但是当我新创建一个项目时，我在头文件中收到以下错误。我想知道出了什么问题以及如何解决。
在屏幕截图中，algorithm.hpp位于 build 文件夹下，其绝对路径为D:\MLPack\mlpack\build\include\mlpack\core\std_backport\algorithm.hpp. 新项目中的源代码只是从https://www.mlpack.org/.
下面的屏幕截图显示了构建解决方案后生成的一些文件mlpack.sln。
帮助构建 mlpack 的其他库的版本是：
我的新项目的配置如下所示。
而且我还禁用了“一致性模式”。
整个搭建和使用过程参考https://www.mlpack.org/doc/stable/doxygen/build_windows.html和https://www.mlpack.org/doc/mlpack-3.4.2/doxygen/sample_ml_app.html。