CRAN Package Check Results for Package deepregression

Last updated on 2026-02-02 09:50:54 CET.

Flavor	Version	Tinstall	Tcheck	Ttotal	Status	Flags
r-devel-linux-x86_64-debian-clang	2.3.2	18.89	149.30	168.19	OK
r-devel-linux-x86_64-debian-gcc	2.3.2	14.56	492.29	506.85	ERROR
r-devel-linux-x86_64-fedora-clang	2.3.2	35.00	235.68	270.68	OK
r-devel-linux-x86_64-fedora-gcc	2.3.2	34.00	228.42	262.42	OK
r-devel-windows-x86_64	2.3.2	22.00	246.00	268.00	OK
r-patched-linux-x86_64	2.3.2	19.37	135.97	155.34	OK
r-release-linux-x86_64	2.3.2	18.70	135.85	154.55	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	23.00	235.00	258.00	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	241.00	273.00	OK

Check Details

Version: 2.3.2
Check: tests
Result: ERROR Running ‘testthat.R’ [391s/545s] 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 grpcio (6.3MiB) Downloading numpy (17.1MiB) Downloading ml-dtypes (4.8MiB) Downloading h5py (4.9MiB) Downloading tensorflow (615.1MiB) Downloading keras (1.4MiB) Downloading tf-keras (1.6MiB) Downloading tensorflow-probability (6.7MiB) Downloading tensorboard (5.2MiB) Downloaded pygments Downloaded tf-keras Downloaded ml-dtypes Downloaded h5py Downloaded keras Downloaded grpcio Downloaded tensorboard Downloaded numpy Downloaded tensorflow-probability Downloaded tensorflow Installed 43 packages in 460ms 2026-02-01 15:42:53.880788: 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`. 2026-02-01 15:42:53.882202: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2026-02-01 15:42:53.887441: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2026-02-01 15:42:53.907347: 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 00:00:1769956973.926230 3208298 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered E0000 00:00:1769956973.931073 3208298 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered W0000 00:00:1769956973.945347 3208298 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1769956973.945427 3208298 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1769956973.945432 3208298 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1769956973.945435 3208298 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. 2026-02-01 15:42:53.949516: 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 8192/11490434 [..............................] - ETA: 0s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 16384/11490434 [..............................] - ETA: 42s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 49152/11490434 [..............................] - ETA: 39s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 81920/11490434 [..............................] - 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ETA: 24s - loss: 2.2755<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 8/15 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 2.2411 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 14/15 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.2144<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 15/15 [==============================] - 2s 47ms/step - loss: 2.2131 - val_loss: 2.1192 Epoch 2/2 1/15 [=>............................] - 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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> 9/32 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 46.1950<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 43.0117<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 [==============================] - ETA: 0s - loss: 42.0744<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 5ms/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> 23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 37.6153<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 5ms/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> 13/32 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 34.6790<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 26/32 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 35.1556<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 4ms/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> 12/32 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 30.0236<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 22/32 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 30.7542<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 5ms/step - loss: 32.1088 Done in 1.654677 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 172ms/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 65ms/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 128ms/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 46ms/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 0x7f8c68658b80> 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 0x7f8c68406020> 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: 40s - 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> 11/29 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 10.4834 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 [======================>.......] - 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ETA: 0s - loss: 1.0184<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 7/29 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 1.0118<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 11/29 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 1.0164<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 15/29 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 1.0008<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 19/29 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.9963<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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: 0.9875<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 27/29 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.9807<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 21ms/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> 23/29 [======================>.......] - 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> 26/29 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.9487<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><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 19ms/step - loss: 0.9513 - val_loss: 1.6782 2026-02-01 15:48:45.388240: 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: 0x55e08a8942b0> 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 1.459286 secs Fitting Fold 2 ... Done in 0.4134672 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 28ms/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 17ms/step - loss: 20.5671 Fitting Fold 1 ... Done in 1.818882 secs Fitting Fold 2 ... Done in 0.5967901 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 18ms/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 21ms/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: 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: 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: 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$new(...) 14. └─torch (local) initialize(...) 15. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features)) 16. │ └─torch:::is_torch_tensor(x) 17. └─torch::torch_empty(out_features, in_features) 18. ├─base::do.call(.torch_empty, args) 19. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`) 20. └─torch:::call_c_function(...) 21. └─torch:::do_call(f, args) 22. ├─base::do.call(fun, args) 23. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL) ── Error ('test_deepregression_torch.R:110:3'): Generalized additive model ───── <std::runtime_error/C++Error/error/condition> Error: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:110:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(...) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[i]]$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: 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$initialize(NULL, NULL, ...) 13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...) ── Error ('test_deepregression_torch.R:181:3'): GAMs with shared weights ─────── <std::runtime_error/C++Error/error/condition> Error: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:181:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. ├─base::do.call(...) 6. └─deepregression (local) `<fn>`(...) 7. └─torch::torch_tensor(P) 8. └─Tensor$new(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory) 9. └─methods$initialize(NULL, NULL, ...) 10. └─torch:::torch_tensor_cpp(...) ── Error ('test_deepregression_torch.R:220:3'): GAMs with fixed weights ──────── <std::runtime_error/C++Error/error/condition> Error: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_deepregression_torch.R:220:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(...) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[i]]$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: 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$initialize(NULL, NULL, ...) 13. └─torch:::torch_tensor_cpp(...) ── Error ('test_ensemble_torch.R:55:3'): reinitializing weights ──────────────── <std::runtime_error/C++Error/error/condition> Error: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_ensemble_torch.R:55:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(...) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[i]]$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: 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: 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: 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: 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$new(...) 14. └─torch (local) initialize(...) 15. ├─torch::nn_parameter(torch_empty(out_features, in_features)) 16. │ └─torch:::is_torch_tensor(x) 17. └─torch::torch_empty(out_features, in_features) 18. ├─base::do.call(.torch_empty, args) 19. └─torch (local) `<fn>`(options = `<named list>`, size = `<list>`) 20. └─torch:::call_c_function(...) 21. └─torch:::do_call(f, args) 22. ├─base::do.call(fun, args) 23. └─torch (local) `<fn>`(size = `<list>`, options = `<named list>`, memory_format = NULL) ── Error ('test_subnetwork_init_torch.R:15:33'): subnetwork_init ─────────────── <std::runtime_error/C++Error/error/condition> Error: Lantern is not loaded. Please use `install_torch()` to install additional dependencies. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::subnetwork_init_torch(list(pp)) at test_subnetwork_init_torch.R:38:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─pp_lay[[i]]$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