* installing to library ‘/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages’
* installing *source* package ‘glmnet’ ...
** package ‘glmnet’ successfully unpacked and MD5 sums checked
** using staged installation
** libs
using C compiler: ‘gcc-14 (Debian 14.2.0-8) 14.2.0’
using Fortran compiler: ‘GNU Fortran (Debian 14.2.0-8) 14.2.0’
using C++ compiler: ‘g++-14 (Debian 14.2.0-8) 14.2.0’
using C++17
make[1]: Entering directory '/tmp/RtmpZ6Uyci/R.INSTALL3bfc8e3b95ee6/glmnet/src'
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c RcppExports.cpp -o RcppExports.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from RcppExports.cpp:4:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:46:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
46 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 0> Packet4i;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:47:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
47 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 1> Packet16b;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:49:39: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128’ [-Wignored-attributes]
49 | template<> struct is_arithmetic<__m128> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:50:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
50 | template<> struct is_arithmetic<__m128i> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:51:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128d’ [-Wignored-attributes]
51 | template<> struct is_arithmetic<__m128d> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:222:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
222 | template<> struct unpacket_traits<Packet4f> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:228:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
228 | template<> struct unpacket_traits<Packet2d> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1124:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
1124 | ptranspose(PacketBlock<Packet4f,4>& kernel) {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1129:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1129 | ptranspose(PacketBlock<Packet2d,2>& kernel) {
| ^
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<float, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<float> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:24:46: required from here
24 | ResAlignment = traits<Quaternion<float> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(4) float>::half’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<float, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<float> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<float>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:27:3: required from here
27 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<double> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:98:47: required from here
98 | ResAlignment = traits<Quaternion<double> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<double> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<double>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:102:3: required from here
102 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:96:7: required from ‘class Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>’
96 | class SparseMatrix
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/unsupported/Eigen/src/IterativeSolvers/ConstrainedConjGrad.h:61:25: required from here
61 | typedef Triplet<double> T;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, -1>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:18:8: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
18 | struct traits<Map<PlainObjectType, MapOptions, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include/Rcpp/InputParameter.h:64:11: required from ‘class Rcpp::ConstInputParameter<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
64 | T obj ;
| ^~~
RcppExports.cpp:26:87: required from here
26 | Rcpp::traits::input_parameter< const Eigen::Map<Eigen::VectorXd> >::type vp(vpSEXP);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:24:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
24 | ? PlainObjectType::ColsAtCompileTime
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include/Rcpp/InputParameter.h:64:11: required from ‘class Rcpp::ConstInputParameter<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
64 | T obj ;
| ^~~
RcppExports.cpp:26:87: required from here
26 | Rcpp::traits::input_parameter< const Eigen::Map<Eigen::VectorXd> >::type vp(vpSEXP);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include/Rcpp/InputParameter.h:64:11: required from ‘class Rcpp::ConstInputParameter<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
64 | T obj ;
| ^~~
RcppExports.cpp:26:87: required from here
26 | Rcpp::traits::input_parameter< const Eigen::Map<Eigen::VectorXd> >::type vp(vpSEXP);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, -1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:24:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
24 | ? PlainObjectType::ColsAtCompileTime
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
RcppExports.cpp:47:170: required from here
47 | rcpp_result_gen = Rcpp::wrap(elnet_exp(ka, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin, ulam, thr, isd, intr, maxit, pb, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr));
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
RcppExports.cpp:47:170: required from here
47 | rcpp_result_gen = Rcpp::wrap(elnet_exp(ka, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin, ulam, thr, isd, intr, maxit, pb, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr));
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:50:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 0>’
50 | class SparseMapBase<Derived,ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:148:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 1>’
148 | class SparseMapBase<Derived,WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:222:7: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
222 | class Map<SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include/Rcpp/InputParameter.h:64:11: required from ‘class Rcpp::ConstInputParameter<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
64 | T obj ;
| ^~~
RcppExports.cpp:59:98: required from here
59 | Rcpp::traits::input_parameter< const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double> > >::type x(xSEXP);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
gfortran-14 -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -c coxnet5dpclean.f -o coxnet5dpclean.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c elnet_exp.cpp -o elnet_exp.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from elnet_exp.cpp:2:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:46:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
46 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 0> Packet4i;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:47:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
47 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 1> Packet16b;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:49:39: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128’ [-Wignored-attributes]
49 | template<> struct is_arithmetic<__m128> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:50:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
50 | template<> struct is_arithmetic<__m128i> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:51:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128d’ [-Wignored-attributes]
51 | template<> struct is_arithmetic<__m128d> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:222:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
222 | template<> struct unpacket_traits<Packet4f> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:228:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
228 | template<> struct unpacket_traits<Packet2d> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1124:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
1124 | ptranspose(PacketBlock<Packet4f,4>& kernel) {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1129:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1129 | ptranspose(PacketBlock<Packet2d,2>& kernel) {
| ^
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<float, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<float> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:24:46: required from here
24 | ResAlignment = traits<Quaternion<float> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(4) float>::half’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<float, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<float> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<float>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:27:3: required from here
27 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<double> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:98:47: required from here
98 | ResAlignment = traits<Quaternion<double> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<double> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<double>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:102:3: required from here
102 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:96:7: required from ‘class Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>’
96 | class SparseMatrix
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/unsupported/Eigen/src/IterativeSolvers/ConstrainedConjGrad.h:61:25: required from here
61 | typedef Triplet<double> T;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, -1>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:18:8: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
18 | struct traits<Map<PlainObjectType, MapOptions, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, -1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:24:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
24 | ? PlainObjectType::ColsAtCompileTime
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:400:10: required from here
400 | e.array() = (-g).array().exp();
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:38: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Array.h:45:7: required from ‘class Eigen::Array<double, -1, 1>’
45 | class Array
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:48: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:49: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:49: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
elnet_exp.cpp:44:5: required from here
44 | )
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:50:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 0>’
50 | class SparseMapBase<Derived,ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:148:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 1>’
148 | class SparseMapBase<Derived,WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:222:7: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
222 | class Map<SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:98:5: required from here
98 | )
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true, Eigen::Dense>’
154 | class BlockImpl<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:433:27: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
433 | cl.col(j) *= xs(j);
| ~~~~~~^~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:437:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
437 | if (flmin >= 1.0) vlam = ulam / ys;
| ~~~~~^~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:437:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
437 | if (flmin >= 1.0) vlam = ulam / ys;
| ~~~~~^~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false, Eigen::Dense>’
154 | class BlockImpl<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:293:30: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
293 | ww(i) = y.row(i).sum();
| ~~~~~^~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:243:33: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
243 | ww.array() = w.array().max(0.0);
| ~~~~~~~^~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:243:39: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
243 | ww.array() = w.array().max(0.0);
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:243:39: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
243 | ww.array() = w.array().max(0.0);
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/base.hpp:12:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriverBase::normalize_penalty(VType&&) const [with VType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&]’
12 | vq.array() = vq.array().max(0.0);
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:402:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
402 | this->normalize_penalty(vq);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true, Eigen::Dense>’
154 | class BlockImpl<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/chkvars.hpp:16:34: required from ‘static void glmnetpp::Chkvars::eval(const XType&, JUType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>]’
16 | auto x_j_rest = X.col(j).tail(X.rows()-1);
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:413:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
413 | chkvars_t::eval(x, ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false, Eigen::Dense>’
154 | class BlockImpl<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/VectorBlock.h:56:47: required from ‘class Eigen::VectorBlock<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1>’
56 | template<typename VectorType, int Size> class VectorBlock
| ^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/chkvars.hpp:16:42: required from ‘static void glmnetpp::Chkvars::eval(const XType&, JUType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>]’
16 | auto x_j_rest = X.col(j).tail(X.rows()-1);
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:413:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
413 | chkvars_t::eval(x, ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/chkvars.hpp:17:36: required from ‘static void glmnetpp::Chkvars::eval(const XType&, JUType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>]’
17 | ju[j] = (x_j_rest.array() != t).any();
| ~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:413:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
413 | chkvars_t::eval(x, ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:37:33: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
37 | vec_t v = w.array().sqrt().matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_sqrt_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:37:42: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
37 | vec_t v = w.array().sqrt().matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:52:26: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
52 | x_j.array() *= v.array();
| ~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:74:56: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
74 | x_j.array() = v.array() * (x_j.array() - xm(j));
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:74:41: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
74 | x_j.array() = v.array() * (x_j.array() - xm(j));
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:88:48: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
88 | y.array() = v.array() * (y.array() - ym);
| ~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:88:35: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
88 | y.array() = v.array() * (y.array() - ym);
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/SelfCwiseBinaryOp.h:41:67: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::operator/=(const Scalar&) [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Scalar = double]’
41 | internal::call_assignment(this->derived(), PlainObject::Constant(rows(),cols(),other), internal::div_assign_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:430:16: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
430 | cl /= ys;
| ~~~^~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/SelfCwiseBinaryOp.h:20:67: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::operator*=(const Scalar&) [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; Scalar = double]’
20 | internal::call_assignment(this->derived(), PlainObject::Constant(rows(),cols(),other), internal::mul_assign_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:433:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
433 | cl.col(j) *= xs(j);
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:17:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true, Eigen::Sparse>’
17 | class BlockImpl<XprType,BlockRows,BlockCols,true,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:338:29: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
338 | g(j) = x.col(j).dot(
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:339:36: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
339 | (y.array() * w.array()).matrix() ) / xs(j);
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:339:55: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
339 | (y.array() * w.array()).matrix() ) / xs(j);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:270:44: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
270 | ys = std::sqrt(y.array().square().matrix().dot(w));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:270:53: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
270 | ys = std::sqrt(y.array().square().matrix().dot(w));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:276:41: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
276 | xv(j) = x_j.cwiseProduct(x_j).dot(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, 1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, 1, -1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/SelfCwiseBinaryOp.h:41:67: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::operator/=(const Scalar&) [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; Scalar = double]’
41 | internal::call_assignment(this->derived(), PlainObject::Constant(rows(),cols(),other), internal::div_assign_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:294:37: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
294 | if (ww(i)) y.row(i) /= ww(i);
| ~~~~~~~~~^~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, 1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, 1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, 1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, 1, -1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/SelfCwiseBinaryOp.h:41:67: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::operator/=(const Scalar&) [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; Scalar = double]’
41 | internal::call_assignment(this->derived(), PlainObject::Constant(rows(),cols(),other), internal::div_assign_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:294:37: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
294 | if (ww(i)) y.row(i) /= ww(i);
| ~~~~~~~~~^~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:523:48: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
523 | xv(j) = x.col(j).array().square().matrix().dot(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:523:57: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
523 | xv(j) = x.col(j).array().square().matrix().dot(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:399:49: required from ‘static void glmnetpp::MultSpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, YMType&, YSType&, XVType&, ValueType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double]’
399 | auto ysq = y.col(j).cwiseProduct(y.col(j));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:548:32: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
548 | standardize_t::eval(x, y, w, isd, jsd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv, ys0);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:277:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1043:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
1043 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/BooleanRedux.h:108:50: required from ‘bool Eigen::DenseBase<Derived>::any() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >]’
108 | && SizeAtCompileTime * (int(Evaluator::CoeffReadCost) + int(NumTraits<Scalar>::AddCost)) <= EIGEN_UNROLLING_LIMIT
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/chkvars.hpp:17:48: required from ‘static void glmnetpp::Chkvars::eval(const XType&, JUType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>]’
17 | ju[j] = (x_j_rest.array() != t).any();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:413:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
413 | chkvars_t::eval(x, ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/BooleanRedux.h:108:50: required from ‘bool Eigen::DenseBase<Derived>::any() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >]’
108 | && SizeAtCompileTime * (int(Evaluator::CoeffReadCost) + int(NumTraits<Scalar>::AddCost)) <= EIGEN_UNROLLING_LIMIT
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/chkvars.hpp:17:48: required from ‘static void glmnetpp::Chkvars::eval(const XType&, JUType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>]’
17 | ju[j] = (x_j_rest.array() != t).any();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:413:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
413 | chkvars_t::eval(x, ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:40: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:53:40: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
53 | xv(j) = x_j.squaredNorm();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:336:80: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > > >’
336 | typedef typename DenseCoeffsBase<Derived,ReadOnlyAccessors>::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:282:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
282 | struct evaluator<Map<SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:438:43: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>, Eigen::internal::IteratorBased, double>’
438 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1087:8: required from ‘struct Eigen::internal::block_evaluator<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true, false>’
1087 | struct block_evaluator<ArgType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, /*HasDirectAccess*/ false>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1034:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true> >’
1034 | struct evaluator<Block<ArgType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; Derived = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:338:36: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
338 | g(j) = x.col(j).dot(
| ~~~~~~~~~~~~^
339 | (y.array() * w.array()).matrix() ) / xs(j);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; Derived = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, -1, 1, true>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:338:36: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
338 | g(j) = x.col(j).dot(
| ~~~~~~~~~~~~^
339 | (y.array() * w.array()).matrix() ) / xs(j);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:293:37: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
293 | ww(i) = y.row(i).sum();
| ~~~~~~~~~~~~^~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:125:43: required from ‘static void glmnetpp::Standardize::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
125 | if (ju[j]) g(j) = x.col(j).dot(y);
| ~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:40: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:110:23: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::norm() const [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
110 | return numext::sqrt(squaredNorm());
| ^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:46:24: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
46 | ys = y.norm();
| ~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:87:23: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
87 | ym = y.dot(w);
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:343:29: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:149:16: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
149 | return elnet_point_t(
| ^~~~~~~~~~~~~~
150 | ssp.thr, ssp.maxit, ssp.nx, ssp.nlp, ssp.ia, pack.g, ssp.x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
151 | sp.xv, ssp.vp, ssp.cl, ssp.ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:344:29: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:149:16: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
149 | return elnet_point_t(
| ^~~~~~~~~~~~~~
150 | ssp.thr, ssp.maxit, ssp.nx, ssp.nlp, ssp.ia, pack.g, ssp.x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
151 | sp.xv, ssp.vp, ssp.cl, ssp.ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:270:59: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
270 | ys = std::sqrt(y.array().square().matrix().dot(w));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:50:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
50 | class SparseMapBase<Derived,ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:255:7: required from ‘class Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >’
255 | class Map<const SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_cov.hpp:96:31: required from ‘struct glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool>’
96 | Eigen::Map<const spmat_t> X_; // data matrix (sparse)
| ^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:16:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> > >’
16 | struct ElnetPointCRTPBase:
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:8:8: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_cov.hpp:159:16: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
159 | return elnet_point_t(
| ^~~~~~~~~~~~~~
160 | ssp.thr, ssp.maxit, ssp.nx, ssp.nlp, ssp.ia,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | pack.g, pack.w, ssp.x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | pack.xm, pack.xs, sp.xv, ssp.vp, ssp.cl, ssp.ju);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_cov.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:173:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
173 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
174 | parm, ju, vq, cl, g, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
175 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:523:63: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
523 | xv(j) = x.col(j).array().square().matrix().dot(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:525:41: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
525 | auto mean_sq = w.dot(x.col(j));
| ~~~~~^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:473:36: required from ‘static void glmnetpp::LStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
473 | auto vc = w.dot(x.col(j).array().square().matrix())
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:303:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
303 | standardize_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:400:33: required from ‘static void glmnetpp::MultSpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, YMType&, YSType&, XVType&, ValueType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double]’
400 | auto z = ysq.dot(w);
| ~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:548:32: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
548 | standardize_t::eval(x, y, w, isd, jsd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv, ys0);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:564:45: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
564 | CoeffReadCost = int(evaluator<ArgType>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<UnaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:46: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:53:40: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
53 | xv(j) = x_j.squaredNorm();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:296:29: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
296 | auto sw = ww.sum();
| ~~~~~~^~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:176:22: required from ‘glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_point_fit(const FitPackType&, const PathConfigPackType&, const PointConfigPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PointConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t = glmnetpp::util::control_flow]’
176 | a.col(m), [&](int_t k) { return elnet_point.beta(k); } );
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:71:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
71 | state_t state = self().process_point_fit(pack, path_config_pack, point_config_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:180:34: required from ‘glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_point_fit(const FitPackType&, const PathConfigPackType&, const PointConfigPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PointConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t = glmnetpp::util::control_flow]’
180 | int_t me = (a.col(m).head(nin).array() != 0.0).array().count();
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:71:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
71 | state_t state = self().process_point_fit(pack, path_config_pack, point_config_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:180:45: required from ‘glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_point_fit(const FitPackType&, const PathConfigPackType&, const PointConfigPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PointConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t = glmnetpp::util::control_flow]’
180 | int_t me = (a.col(m).head(nin).array() != 0.0).array().count();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:71:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
71 | state_t state = self().process_point_fit(pack, path_config_pack, point_config_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:200:29: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
200 | g.array() = (q.array()/(1.0-q.array())).log();
| ~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:200:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
200 | g.array() = (q.array()/(1.0-q.array())).log();
| ~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:200:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
200 | g.array() = (q.array()/(1.0-q.array())).log();
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:200:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
200 | g.array() = (q.array()/(1.0-q.array())).log();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:406:16: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
406 | g.array() = q.array().log();
| ~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:406:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
406 | g.array() = q.array().log();
| ~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:406:34: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
406 | g.array() = q.array().log();
| ~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:408:27: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
408 | g.row(i).array() -= g.row(i).sum()/nc;
| ~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Array.h:45:7: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:408:30: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
408 | g.row(i).array() -= g.row(i).sum()/nc;
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/SelfCwiseBinaryOp.h:34:67: required from ‘Derived& Eigen::ArrayBase<Derived>::operator-=(const Scalar&) [with Derived = Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >; Scalar = double]’
34 | internal::call_assignment(this->derived(), PlainObject::Constant(rows(),cols(),other), internal::sub_assign_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:408:30: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
408 | g.row(i).array() -= g.row(i).sum()/nc;
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:70:47: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
70 | t_.array() = this->orig_weight().array() * this->y().array();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:70:50: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
70 | t_.array() = this->orig_weight().array() * this->y().array();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:82:44: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
82 | [&]() { this->resid() = t_ - this->weight(); },
| ~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:88:40: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
88 | f_.array() = this->intercept() + this->offset().array();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:86:50: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
86 | xm_ = this->y_mean() * xb_;
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:108:58: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
108 | this->resid() = qy_ - this->weight() * (1.0-uu_);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:108:41: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
108 | this->resid() = qy_ - this->weight() * (1.0-uu_);
| ~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:185:73: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:225:33: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
225 | base_t::process_path_fit(pack.sub_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:185:86: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::prediction() const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
185 | GLMNETPP_STRONG_INLINE auto prediction() const { return (t_.array() + uu_).matrix(); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_base.hpp:140:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
140 | pack.g = elnet_point.prediction();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:225:33: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::process_path_fit(const FitPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPointType = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
225 | base_t::process_path_fit(pack.sub_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:77:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
77 | self().process_path_fit(pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:46: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:53:40: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
53 | xv(j) = x_j.squaredNorm();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_naive.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:97:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
97 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
98 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
99 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:17:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, Eigen::Sparse>’
17 | class BlockImpl<XprType,BlockRows,BlockCols,true,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:87:22: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
87 | return X_.col(k).cwiseProduct(w_).dot(
| ~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:94:25: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_abs_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
94 | return std::abs(compute_grad(k));
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:62:54: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, YType&, const WType&, const XType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
62 | base_t::construct([this](index_t k) { return compute_abs_grad(k); });
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:87:38: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
87 | return X_.col(k).cwiseProduct(w_).dot(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:94:25: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_abs_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
94 | return std::abs(compute_grad(k));
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:62:54: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, YType&, const WType&, const XType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
62 | base_t::construct([this](index_t k) { return compute_abs_grad(k); });
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:88:29: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
88 | (y_.array() + o_).matrix()
| ~~~~~~~~~~~~^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:94:25: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:88:41: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
88 | (y_.array() + o_).matrix()
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:94:25: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:137:29: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:137:38: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:137:47: required from ‘static typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(const XType&, const WType&) [with XType = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; WType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>]’
137 | return w.dot(x.array().square().matrix());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:71:52: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, const GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
71 | [&](index_t j) { return compute_xv(X_.col(j), this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:336:22: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:340:48: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:340:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:400:22: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
400 | e.array() = (-g).array().exp();
| ~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:400:31: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
400 | e.array() = (-g).array().exp();
| ~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_opposite_op<double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:400:37: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
400 | e.array() = (-g).array().exp();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:404:35: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
404 | w.array() = q.array() * p.array() * (1.0 - p.array());
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:404:54: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
404 | w.array() = q.array() * p.array() * (1.0 - p.array());
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:404:47: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::azero(const YType&, const GType&, const QType&) [with YType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; QType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
404 | w.array() = q.array() * p.array() * (1.0 - p.array());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:348:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:350:46: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:350:62: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:350:37: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:350:30: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:352:40: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:352:50: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct(XVFType, GradFType) [with XVFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
352 | r.array() = w.array() * (y_-q_).array();
| ~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:70:24: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, const GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
70 | this->construct(
| ~~~~~~~~~~~~~~~^
71 | [&](index_t j) { return compute_xv(X_.col(j), this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
72 | [&](index_t j) { return this->compute_grad(j); });
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:352:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:355:39: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:356:49: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:355:51: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:356:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct(XVFType, GradFType) [with XVFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
355 | w.dot( (y_.array()*g_.array() +
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
356 | (1.0-q_.array()).log()).matrix() ));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:70:24: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, const GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
70 | this->construct(
| ~~~~~~~~~~~~~~~^
71 | [&](index_t j) { return compute_xv(X_.col(j), this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
72 | [&](index_t j) { return this->compute_grad(j); });
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:135:37: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:135:46: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:135:55: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t, const WType&) const [with WType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
135 | return w.dot(X_.col(j).array().square().matrix());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:73:51: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, ISType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; ISType = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
73 | [&](index_t j) { return compute_xv(j, this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1402:44: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternalBinomialBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternalBinomialBase<ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t, const WType&) const [with WType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>; typename base_t::index_t = int]’
1402 | auto xj_sq = X_.col(j).cwiseProduct(X_.col(j));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_two_class.hpp:76:62: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, const GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
76 | [&](index_t j) { return sp_base_t::compute_xv(j, this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_two_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:177:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
177 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
178 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1409:56: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_two_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:177:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
177 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
178 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1409:44: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_two_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:177:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
177 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
178 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1409:68: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternalBinomialBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternalBinomialBase<ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t, const RType&, const VType&) const [with RType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>; typename base_t::index_t = int]’
1409 | auto gk = X_.col(k).dot((r.array() + v.array() * o_).matrix());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_two_class.hpp:77:64: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, bool, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, const GType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const WType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
77 | [&](index_t j) { return sp_base_t::compute_grad(j, this->resid(), this->new_weight()); });
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_two_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:177:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
177 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
178 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:17:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, Eigen::Sparse>’
17 | class BlockImpl<XprType,BlockRows,BlockCols,true,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class_group.hpp:130:48: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>]’
130 | sc += d_scaled * X_.col(k);
| ~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:181:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
181 | state_t state = this->update_irls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class.hpp:163:38: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:187:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
187 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
188 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:54: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:60: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 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41 | template<typename Derived> class DenseBase
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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:79: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, 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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:161:81: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const 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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, 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int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::ElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:37: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:136:54: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:138:28: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:138:34: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:138:64: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:139:71: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:63, auto:64)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_naive.hpp:137:31: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, 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41 | template<typename Derived> class DenseBase
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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, 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148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, 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77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:79: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const 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41 | template<typename Derived> class DenseBase
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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
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glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:161:81: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 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41 | template<typename Derived> class DenseBase
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39 | template<typename Derived> class ArrayBase
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glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 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glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const 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148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>::construct<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, 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Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, 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Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda()>, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 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glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>)::<lambda(auto:59, auto:60)>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/poisson_base.hpp:160:37: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:168:65: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>]’
168 | [&](index_t k) { t_ += (this->beta(k) / xs_(k)) * X_.col(k); });
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:181:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
181 | state_t state = this->update_irls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:170:25: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:170:34: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:170:40: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:170:66: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>]’
170 | ((t_.array()+uu_).abs().min(this->max_link())).matrix().binaryExpr(t_,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:181:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
181 | state_t state = this->update_irls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:170:79: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:171:78: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>]’
170 | ((t_.array()+uu_).abs().min(this->max_link())).matrix().binaryExpr(t_,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
171 | [&](auto x, auto y) { return std::copysign(x,y+uu_); }).array().exp();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:181:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
181 | state_t state = this->update_irls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:171:84: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:68, auto:69)>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:169:31: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:125:43: required from ‘static void glmnetpp::Standardize::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, GType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
125 | if (ju[j]) g(j) = x.col(j).dot(y);
| ~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:422:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
422 | standardize_cov_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, g, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:46: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:110:23: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::norm() const [with Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
110 | return numext::sqrt(squaredNorm());
| ^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:46:24: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
46 | ys = y.norm();
| ~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:87:23: required from ‘static void glmnetpp::Standardize1::eval(XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
87 | ym = y.dot(w);
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:270:59: required from ‘static void glmnetpp::SpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, ValueType&, ValueType&, XVType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
270 | ys = std::sqrt(y.array().square().matrix().dot(w));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:427:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
427 | standardize_naive_t::eval(x, y, w, isd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:336:80: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
336 | typedef typename DenseCoeffsBase<Derived,ReadOnlyAccessors>::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:292:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
292 | struct evaluator<Map<const SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:438:43: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::internal::IteratorBased, double>’
438 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1087:8: required from ‘struct Eigen::internal::block_evaluator<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, false>’
1087 | struct block_evaluator<ArgType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, /*HasDirectAccess*/ false>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1034:8: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:565:53: required from ‘struct Eigen::internal::sparse_conjunction_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::internal::IteratorBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
565 | typedef typename evaluator<LhsArg>::InnerIterator LhsIterator;
| ^~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:352:8: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::internal::IteratorBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
352 | struct binary_evaluator<CwiseBinaryOp<scalar_product_op<T1,T2>, Lhs, Rhs>, IteratorBased, IndexBased>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:87:46: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
87 | return X_.col(k).cwiseProduct(w_).dot(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
88 | (y_.array() + o_).matrix()
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
89 | ) / xs_(k);
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_naive.hpp:94:25: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_naive.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:180:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
180 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
181 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
182 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:523:63: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
523 | xv(j) = x.col(j).array().square().matrix().dot(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:525:41: required from ‘static void glmnetpp::MultLStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&, XVType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
525 | auto mean_sq = w.dot(x.col(j));
| ~~~~~^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:300:42: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
300 | standardize_group_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs, xv);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:473:36: required from ‘static void glmnetpp::LStandardize1::eval(XType&, const WType&, const JUType&, IntType, IntType, XMType&, XSType&) [with XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; IntType = bool; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
473 | auto vc = w.dot(x.col(j).array().square().matrix())
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:303:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
303 | standardize_t::eval(x, ww, ju, isd, intr, xm, xs);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1043:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’
1043 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:180:69: required from ‘glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_point_fit(const FitPackType&, const PathConfigPackType&, const PointConfigPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PointConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t = glmnetpp::util::control_flow]’
180 | int_t me = (a.col(m).head(nin).array() != 0.0).array().count();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:71:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
71 | state_t state = self().process_point_fit(pack, path_config_pack, point_config_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_NEQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, -1, 1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_base.hpp:180:69: required from ‘glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t glmnetpp::ElnetPathBinomialTwoClassBase::process_point_fit(const FitPackType&, const PathConfigPackType&, const PointConfigPackType&, const ElnetPointType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PointConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::state_t = glmnetpp::util::control_flow]’
180 | int_t me = (a.col(m).head(nin).array() != 0.0).array().count();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:71:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
71 | state_t state = self().process_point_fit(pack, path_config_pack, point_config_pack, elnet_point);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:538:65: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(typename base_t::index_t, RType&&) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
538 | initialize_resid(r, y_.col(ic), q_.col(ic).cwiseQuotient(sxp_));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1166:33: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:589:22: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_EQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_cmp_op<double, double, Eigen::internal::cmp_EQ>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, -1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:598:32: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:660:39: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::kazero(AZType&&) [with AZType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
660 | mat_t e = this->offset().array().exp().matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:600:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:660:45: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::kazero(AZType&&) [with AZType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
660 | mat_t e = this->offset().array().exp().matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:600:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:660:54: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::kazero(AZType&&) [with AZType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
660 | mat_t e = this->offset().array().exp().matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:600:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
600 | if (this->has_intercept()) kazero(b_.row(0));
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/VectorwiseOp.h:56:7: required from ‘class Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1>’
56 | class PartialReduxExpr : public internal::dense_xpr_base< PartialReduxExpr<MatrixType, MemberOp, Direction> >::type,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:661:34: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::kazero(AZType&&) [with AZType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
661 | vec_t s = e.rowwise().sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:600:46: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
600 | if (this->has_intercept()) kazero(b_.row(0));
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:603:65: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:603:47: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
603 | q_.col(ic).array() = b_(0,ic) + g_.col(ic).array();
| ~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:604:48: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
604 | dev -= w.dot( (y_.col(ic).array() * q_.col(ic).array()).matrix() );
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:604:51: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
604 | dev -= w.dot( (y_.col(ic).array() * q_.col(ic).array()).matrix() );
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:604:79: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
604 | dev -= w.dot( (y_.col(ic).array() * q_.col(ic).array()).matrix() );
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:605:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
605 | q_.col(ic).array() = q_.col(ic).array().exp();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:608:55: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
608 | vec_t sxpl = (w.array() * sxp_.array().log()).matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:608:37: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
608 | vec_t sxpl = (w.array() * sxp_.array().log()).matrix();
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:608:65: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
608 | vec_t sxpl = (w.array() * sxp_.array().log()).matrix();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1206:37: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1206 | (q.col(ic).array()*
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1207:44: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1207 | (1.0-q.col(ic).array()/sxp.array())/
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1207:26: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1207 | (1.0-q.col(ic).array()/sxp.array())/
| ~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1206:39: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1206 | (q.col(ic).array()*
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^
1207 | (1.0-q.col(ic).array()/sxp.array())/
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1207:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1206 | (q.col(ic).array()*
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
1207 | (1.0-q.col(ic).array()/sxp.array())/
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
1208 | sxp.array()).maxCoeff() );
| ~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1234:47: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1234 | value_t int_diff = (this->intercept() - this->old_intercept()).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1234:77: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1234 | value_t int_diff = (this->intercept() - this->old_intercept()).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1234:83: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1234 | value_t int_diff = (this->intercept() - this->old_intercept()).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1238:53: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1238 | value_t b_diff = (this->beta(k) - this->old_beta(k)).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1238:79: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1238 | value_t b_diff = (this->beta(k) - this->old_beta(k)).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1238:85: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls(typename base_t::value_t, UpdatePredictionFType, InitResidFType, ComputeAbsGradFType) [with UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>; InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>; ComputeAbsGradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
1238 | value_t b_diff = (this->beta(k) - this->old_beta(k)).array().abs().maxCoeff();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:109:35: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:113:66: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:43&)> [with auto:43 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
113 | [&](auto& buff) { buff.array() = buff.array().exp(); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:904:24: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1381:42: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternalBinomialBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_with_new_weights(typename base_t::index_t, const VType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t&) [with VType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>; typename base_t::value_t = double]’
1381 | xv_j = X_.col(j).cwiseProduct(X_.col(j)).dot(v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_two_class.hpp:121:55: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(const PointPackType&) [with PointPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
121 | sp_base_t::update_with_new_weights(j, v, this->optimization_type(), xmz, xv(j));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:179:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
179 | this->setup_wls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_two_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:177:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
177 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
178 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:522:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(RType&&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<ScaleDerived>&) [with RType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; YT = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; VT = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
522 | r = this->weight().cwiseProduct(y - v);
| ~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class.hpp:164:33: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:187:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
187 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
188 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:522:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(RType&&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<ScaleDerived>&) [with RType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; YT = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; VT = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
522 | r = this->weight().cwiseProduct(y - v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class.hpp:164:33: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:187:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
187 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
188 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class.hpp:137:75: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(auto:50&)> [with auto:50 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]’
137 | [&b0](auto& buff) { buff.array() = (buff.array() + b0).exp(); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:904:24: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:187:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
187 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
188 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:101:69: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>::<lambda(auto:65)> [with auto:65 = int]’
101 | [&](auto k) { xm_(k) = X_.col(k).dot(this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>::<lambda(auto:65)>; SkipPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool>::SpElnetPointInternal<Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, std::vector<bool>, InternalParams>(bool, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t&, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >&, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t&, const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>&, const Eigen::Matrix<double, -1, -1>&, const std::vector<bool>&, const InternalParams&)::<lambda(bool, bool)>::<lambda(auto:66)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:100:51: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(bool, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t, typename base_t::index_t&, IAType&, typename base_t::value_t&, const XType&, const YType&, const GType&, const QType&, const XBType&, const XSType&, const VPType&, const CLType&, const JUType&, const IntParamType&) [with IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JUType = std::vector<bool>; IntParamType = InternalParams; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
100 | base_t::for_each_with_skip(this->all_begin(), this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
101 | [&](auto k) { xm_(k) = X_.col(k).dot(this->weight()); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | [&](auto k) { return !this->exclusion()[k]; });
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_multi.hpp:83:35: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:120:7: required from ‘class Eigen::internal::dense_product_base<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, 7>’
120 | class dense_product_base
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:152:7: required from ‘class Eigen::ProductImpl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, Eigen::Dense>’
152 | class ProductImpl<Lhs,Rhs,Option,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:71:7: required from ‘class Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
71 | class Product : public ProductImpl<_Lhs,_Rhs,Option,
| ^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_multi.hpp:83:38: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/standardize.hpp:400:33: required from ‘static void glmnetpp::MultSpStandardize1::eval(const XType&, YType&, WType&, bool, bool, bool, const JUType&, XMType&, XSType&, YMType&, YSType&, XVType&, ValueType&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double]’
400 | auto z = ysq.dot(w);
| ~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:548:32: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
548 | standardize_t::eval(x, y, w, isd, jsd, intr, ju, xm, xs, ym, ys, xv, ys0);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:101:37: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t, GType&&) const [with GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<double, int, bool>]’
101 | (y_.col(j).array() + o_(j)).matrix()) / xs_(k);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:108:21: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_multi.hpp:155:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
155 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:318:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
318 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
319 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
320 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:101:40: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t, GType&&) const [with GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<double, int, bool>]’
101 | (y_.col(j).array() + o_(j)).matrix()) / xs_(k);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:108:21: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_multi.hpp:155:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
155 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:318:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
318 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
319 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
320 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:101:55: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t, GType&&) const [with GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<double, int, bool>]’
101 | (y_.col(j).array() + o_(j)).matrix()) / xs_(k);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:108:21: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_abs_grad(typename base_t::index_t, GType&&) const [with GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<double, int, bool>; typename base_t::index_t = int]’
108 | compute_grad(k, g);
| ~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:68:60: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_multi.hpp:155:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
155 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:318:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
318 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
319 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
320 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_naive.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:97:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
97 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
98 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
99 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:522:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(RType&&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<ScaleDerived>&) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&; YT = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; VT = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
522 | r = this->weight().cwiseProduct(y - v);
| ~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:538:25: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:522:40: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(RType&&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<ScaleDerived>&) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&; YT = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; VT = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
522 | r = this->weight().cwiseProduct(y - v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:538:25: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Array<double, -1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::Array<double, -1, -1> >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Array<double, -1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Array.h:45:7: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:643:34: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls_class(PredBuffType&&, typename base_t::value_t, const OffsetType&, QType&&, UpdatePredictionFType) [with PredBuffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; OffsetType = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>; QType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>::<lambda(auto:40&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
643 | pred_buff.array() = intr + offset.array();
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1244:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:645:81: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls_class(PredBuffType&&, typename base_t::value_t, const OffsetType&, QType&&, UpdatePredictionFType) [with PredBuffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; OffsetType = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>; QType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>::<lambda(auto:40&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
645 | pred_buff.array() = pred_buff.array().max(this->log_mean_pred_min()).min(this->log_mean_pred_max());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1244:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:647:65: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls_class(PredBuffType&&, typename base_t::value_t, const OffsetType&, QType&&, UpdatePredictionFType) [with PredBuffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; OffsetType = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>; QType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>::<lambda(auto:40&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
647 | q.array() = (this->mean_min() * this->sxp().array()).max(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
648 | pred_buff.array().exp()).min(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1244:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_min_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_exp_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:648:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_irls_class(PredBuffType&&, typename base_t::value_t, const OffsetType&, QType&&, UpdatePredictionFType) [with PredBuffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; OffsetType = Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true>; QType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; UpdatePredictionFType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:47&)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_irls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:48&)>)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t)>::<lambda(auto:40&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
647 | q.array() = (this->mean_min() * this->sxp().array()).max(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
648 | pred_buff.array().exp()).min(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
649 | this->mean_max() * this->sxp().array());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1244:46: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1044:49: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::elc(typename base_t::value_t, const CLType&, const AType&) [with CLType = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; AType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1044 | auto cri = r2 * (a.array()-s1).abs().sum() + s1*(s1-am2);
| ~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:900:32: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1044:51: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::elc(typename base_t::value_t, const CLType&, const AType&) [with CLType = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; AType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1044 | auto cri = r2 * (a.array()-s1).abs().sum() + s1*(s1-am2);
| ~~~~~~~~~~^~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:900:32: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, 1, -1, 1, 1, -1> > > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1044:59: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassBase<ValueType, IndexType, BoolType>::elc(typename base_t::value_t, const CLType&, const AType&) [with CLType = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; AType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1044 | auto cri = r2 * (a.array()-s1).abs().sum() + s1*(s1-am2);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:900:32: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_multi.hpp:84:33: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<double, int, bool>]’
84 | o_ += (xm_(k) / xs_(k)) * diff;
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_multi.hpp:39:27: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_multi.hpp:155:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
155 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:318:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
318 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
319 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
320 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:23: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:56: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>; U = Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false>; ResScalar = double]’
50 | return a.transpose().template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false> >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:598:51: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::construct() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
598 | g_.row(i).array() -= g_.row(i).sum() / nc;
| ~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1180:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:124:49: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:120:7: required from ‘class Eigen::internal::dense_product_base<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, 7>’
120 | class dense_product_base
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:152:7: required from ‘class Eigen::ProductImpl<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, Eigen::Dense>’
152 | class ProductImpl<Lhs,Rhs,Option,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:71:7: required from ‘class Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
71 | class Product : public ProductImpl<_Lhs,_Rhs,Option,
| ^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:124:52: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:531:48: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::initialize_resid(RType&&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<ScaleDerived>&, typename base_t::value_t) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>&; YT = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; VT = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialBase<double, int, bool>]’
531 | r = this->weight().cwiseProduct(y - v) / scale;
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:546:25: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:647:16: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:120:7: required from ‘class Eigen::internal::dense_product_base<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, 7>’
120 | class dense_product_base
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:152:7: required from ‘class Eigen::ProductImpl<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0, Eigen::Dense>’
152 | class ProductImpl<Lhs,Rhs,Option,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Product.h:71:7: required from ‘class Eigen::Product<Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
71 | class Product : public ProductImpl<_Lhs,_Rhs,Option,
| ^~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class_group.hpp:155:52: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class_group.hpp:156:37: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t, DestType&&) const [with DestType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>]’
156 | dest = (dest - svr_*xb_(j)) / xs_(j);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class_group.hpp:162:21: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:86:30: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::state_t glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t, const PointPackType&, DiffType&&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >; state_t = glmnetpp::util::control_flow; typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t = int; internal_t = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool>]’
86 | diff = this->beta(k) - diff; // new minus old beta_k
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:62:53: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:589:55: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_rsq(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>]’
589 | this->rsq() -= (diff.array() * (2.0 * g_curr_ - this->x_var(k) * diff).array()).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:64:25: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:589:85: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_rsq(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>]’
589 | this->rsq() -= (diff.array() * (2.0 * g_curr_ - this->x_var(k) * diff).array()).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:64:25: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::update(typename base_t::index_t, const PointPackType&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
64 | this->update_rsq(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_multi.hpp:37:50: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:589:38: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_rsq(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>]’
589 | this->rsq() -= (diff.array() * (2.0 * g_curr_ - this->x_var(k) * diff).array()).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:64:25: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 11 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_multi.hpp:155:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
155 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:318:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
318 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
319 | parm, ju, vq, cl, y, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
320 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multspelnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:435:19: required from here
435 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
436 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
437 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
438 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
439 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:78: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_naive.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:97:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
97 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
98 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
99 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_cov.hpp:88:35: required from ‘static auto glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_sp_cov(const X1Type&, const X2Type&, const WType&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t) [with X1Type = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; X2Type = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; WType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianCovBase<double, int, bool>]’
88 | auto wx2 = x2.cwiseProduct(w);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_cov.hpp:65:42: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ValueType, IndexType, BoolType>::update_active(typename base_t::index_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianCovBase<double, int, bool>]’
65 | return compute_sp_cov(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
66 | X_.col(j), X_.col(k), w_, xm_(j), xm_(k), xs_(j), xs_(k) );
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:81:44: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::state_t glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t, const PointPackType&, DiffType&&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = double&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >; state_t = glmnetpp::util::control_flow; typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t = int; internal_t = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool>]’
81 | this->update_active(k);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:62:53: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_gaussian_cov.hpp:151:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, SpElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; SpElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
151 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:173:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<false, false>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
173 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
174 | parm, ju, vq, cl, g, w, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
175 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spelnet_exp(int, double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:103:19: required from here
103 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
104 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
105 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
106 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
107 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:564:45: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
564 | CoeffReadCost = int(evaluator<ArgType>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<UnaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: [ skipping 14 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:101:57: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(const PointPackType&) [with PointPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool]’
101 | this->has_intercept(), r.col(ic).sum(), 1., this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:179:28: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::irls(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
179 | this->setup_wls(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:311:41: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
311 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 10 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:78: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> > >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false> >, const Eigen::Block<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 1, -1, false> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:30:31: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
30 | self().partial_fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:91:45: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
91 | (this->new_weight().array() * X_.col(k).array()).matrix());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:91:72: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialTwoClassBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
91 | (this->new_weight().array() * X_.col(k).array()).matrix());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename base_t::index_t, const PointConfigPack&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = double&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
129 | this->update_resid(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:141:36: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:86:30: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::state_t glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t, const PointPackType&, DiffType&&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; state_t = glmnetpp::util::control_flow; typename glmnetpp::details::traits<ElnetPointDerived>::internal_t::index_t = int; internal_t = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>]’
86 | diff = this->beta(k) - diff; // new minus old beta_k
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:127:53: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:82:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>]’
82 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathPoissonBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/poisson_naive.hpp:107:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
107 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:78:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
78 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
79 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = fishnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:270:19: required from here
270 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
271 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
272 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
273 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
274 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:140:39: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
140 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename base_t::index_t, const PointConfigPack&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = double&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
129 | this->update_resid(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:141:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename base_t::index_t, const PointConfigPack&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> > >]’
141 | self().template update<upd>(k, pack, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:321:55: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBaseViewer<ValueType, IndexType, BoolType>::update_dlx(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, typename base_t::value_t) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>]’
321 | base_t::update_dlx(dlx_, beta_diff.array().abs().maxCoeff(), x_var);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:578:27: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; U = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:206:64: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_naive.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::naive, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:97:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
97 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
98 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
99 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:137:21: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:142:33: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:322:24: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:405:33: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_log_op<double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:355:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; XType = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, bool>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:89:39: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Func = Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:448:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::maxCoeff() const [with int NaNPropagation = 0; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
448 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_max_op<Scalar,Scalar, NaNPropagation>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:466:37: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::maxCoeff() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
466 | return maxCoeff<PropagateFast>();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1208:43: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<ValueType, IndexType, BoolType>::setup_wls(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, InitResidFType) [with InitResidFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::setup_wls<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::value_t)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiBase<double, int, bool>]’
1206 | (q.col(ic).array()*
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
1207 | (1.0-q.col(ic).array()/sxp.array())/
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
1208 | sxp.array()).maxCoeff() );
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:95:26: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:219:37: required from ‘static constexpr bool glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::equal(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >; ValueType = double; IndexType = int]’
219 | return (x.array() == y.array()).all();
| ~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:75:24: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, bool>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class_group.hpp:80:43: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:135:21: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, PathConfigPackType&&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PathConfigPack<double, int>&; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; XType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, bool>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_binomial_multi_class_group.hpp:91:43: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>]’
91 | gaussian_naive_t::update_resid(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
92 | r.col(ic), d_scaled,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
93 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename base_t::index_t, const PointConfigPack&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
129 | this->update_resid(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/binomial_multi_class_group.hpp:34:37: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; XType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, bool>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_poisson_naive.hpp:138:39: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalPoissonBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
138 | gaussian_naive_t::update_resid(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
139 | this->resid(), d_scaled,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
140 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:129:27: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::update(typename base_t::index_t, const PointConfigPack&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = double&; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
129 | this->update_resid(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:141:36: [ skipping 6 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_poisson_naive.hpp:169:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const QType&, IntType, ValueType, const ULamType&, const XBType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; QType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XBType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::poisson, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::type::naive, double, int, bool> >]’
169 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:144:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathPoisson<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, ValueType, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
144 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,xm,xs,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
145 | thr,intr,maxit,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/poisson.hpp:255:52: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::poisson>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = spfishnet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
255 | details::FitPathPoisson<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
256 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
257 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, thr, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
258 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
259 | );
| ~
elnet_exp.cpp:326:19: required from here
326 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
327 | parm, x, y, g, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
328 | ulam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
329 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
330 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:647:31: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_beta(typename base_t::index_t, AType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, GCurrType&&, GNextType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, ISCType&&, const CLType&, GradFType) [with AType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GCurrType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; GNextType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ISCType = Eigen::Matrix<int, -1, 1>&; CLType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:22&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
647 | g_next = g_curr + xvk * ak;
| ~~~~^~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:617:20: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:647:25: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_beta(typename base_t::index_t, AType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, GCurrType&&, GNextType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, ISCType&&, const CLType&, GradFType) [with AType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GCurrType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; GNextType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ISCType = Eigen::Matrix<int, -1, 1>&; CLType = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:22&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
647 | g_next = g_curr + xvk * ak;
| ~~~~~~~^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:617:20: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_two_class.hpp:137:21: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_two_class.hpp:109:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; GType = Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::two_class, double, int, bool> >]’
109 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:91:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
91 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y_1,g_1,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | thr,isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0_slice,ca_slice,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:570:28: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:604:29: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; U = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:610:38: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_difference_op<double, double>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:589:92: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_rsq(typename base_t::index_t, const DiffType&) [with DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>]’
589 | this->rsq() -= (diff.array() * (2.0 * g_curr_ - this->x_var(k) * diff).array()).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:64:25: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::base_t::state_t glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::update(typename base_t::index_t, const PointPackType&, DiffType&&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; DiffType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >; typename base_t::state_t = glmnetpp::util::control_flow; base_t = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> > >; typename base_t::index_t = int]’
64 | this->update_rsq(k, diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_multi.hpp:37:50: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:647:31: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_beta(typename base_t::index_t, AType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, GCurrType&&, GNextType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, ISCType&&, const CLType&, GradFType) [with AType = Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >; GCurrType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; GNextType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ISCType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; CLType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)>&)::<lambda(auto:38, auto:39)>; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
647 | g_next = g_curr + xvk * ak;
| ~~~~^~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1187:38: [ skipping 10 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:647:25: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianMultiBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_beta(typename base_t::index_t, AType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, GCurrType&&, GNextType&&, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, ISCType&&, const CLType&, GradFType) [with AType = Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >; GCurrType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; GNextType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; ISCType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>&; CLType = glmnetpp::ElnetPointInternalBinomialMultiClassGroupBase<double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)>&)::<lambda(auto:38, auto:39)>; GradFType = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool>::update_beta<glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int> >(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, const glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>&)::<lambda(glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>::index_t, auto:46&)>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianBase<double, int, bool>; typename base_t::value_t = double]’
647 | g_next = g_curr + xvk * ak;
| ~~~~~~~^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:1187:38: [ skipping 10 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; U = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; Derived = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_multi_class.hpp:135:21: [ skipping 5 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:101:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
101 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,thr,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
102 | isd,intr,maxit,kopt,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:333:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h: In instantiation of ‘class Eigen::internal::gemv_traits<double, double, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:306:38: required from ‘struct Eigen::internal::general_matrix_vector_product<long int, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 1>, 1, false, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 0>, false, 0>’
306 | typedef typename Traits::LhsPacket LhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/GeneralProduct.h:347:132: required from ‘static void Eigen::internal::gemv_dense_selector<2, 1, true>::run(const Lhs&, const Rhs&, Dest&, const typename Dest::Scalar&) [with Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Dest::Scalar = double]’
346 | general_matrix_vector_product
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
347 | <Index,LhsScalar,LhsMapper,RowMajor,LhsBlasTraits::NeedToConjugate,RhsScalar,RhsMapper,RhsBlasTraits::NeedToConjugate>::run(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
348 | actualLhs.rows(), actualLhs.cols(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
349 | LhsMapper(actualLhs.data(), actualLhs.outerStride()),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
350 | RhsMapper(actualRhsPtr, 1),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
351 | dest.data(), dest.col(0).innerStride(), //NOTE if dest is not a vector at compile-time, then dest.innerStride() might be wrong. (bug 1166)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
352 | actualAlpha);
| ~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:388:34: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl<Lhs, Rhs, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>::scaleAndAddTo(Dest&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Scalar = double]’
385 | internal::gemv_dense_selector<Side,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
386 | (int(MatrixType::Flags)&RowMajorBit) ? RowMajor : ColMajor,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
387 | bool(internal::blas_traits<MatrixType>::HasUsableDirectAccess)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
388 | >::run(actual_lhs, actual_rhs, dst, alpha);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:361:27: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::scaleAndAddTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>; Scalar = double]’
361 | { Derived::scaleAndAddTo(dst,lhs,rhs,alpha); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:349:33: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::evalTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>]’
349 | { dst.setZero(); scaleAndAddTo(dst, lhs, rhs, Scalar(1)); }
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:148:43: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
51 | Vectorizable = unpacket_traits<_LhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
52 | unpacket_traits<_RhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
54 | LhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_LhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
55 | RhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_RhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | ResPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_ResPacket>::size : 1
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
59 | typedef typename conditional<Vectorizable,_LhsPacket,LhsScalar>::type LhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
60 | typedef typename conditional<Vectorizable,_RhsPacket,RhsScalar>::type RhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
61 | typedef typename conditional<Vectorizable,_ResPacket,ResScalar>::type ResPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h: In instantiation of ‘class Eigen::internal::gemv_traits<double, double, 1>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:310:42: required from ‘struct Eigen::internal::general_matrix_vector_product<long int, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 1>, 1, false, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 0>, false, 0>’
310 | typedef typename HalfTraits::LhsPacket LhsPacketHalf;
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/GeneralProduct.h:347:132: required from ‘static void Eigen::internal::gemv_dense_selector<2, 1, true>::run(const Lhs&, const Rhs&, Dest&, const typename Dest::Scalar&) [with Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Dest::Scalar = double]’
346 | general_matrix_vector_product
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
347 | <Index,LhsScalar,LhsMapper,RowMajor,LhsBlasTraits::NeedToConjugate,RhsScalar,RhsMapper,RhsBlasTraits::NeedToConjugate>::run(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
348 | actualLhs.rows(), actualLhs.cols(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
349 | LhsMapper(actualLhs.data(), actualLhs.outerStride()),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
350 | RhsMapper(actualRhsPtr, 1),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
351 | dest.data(), dest.col(0).innerStride(), //NOTE if dest is not a vector at compile-time, then dest.innerStride() might be wrong. (bug 1166)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
352 | actualAlpha);
| ~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:388:34: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl<Lhs, Rhs, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>::scaleAndAddTo(Dest&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Scalar = double]’
385 | internal::gemv_dense_selector<Side,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
386 | (int(MatrixType::Flags)&RowMajorBit) ? RowMajor : ColMajor,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
387 | bool(internal::blas_traits<MatrixType>::HasUsableDirectAccess)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
388 | >::run(actual_lhs, actual_rhs, dst, alpha);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:361:27: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::scaleAndAddTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>; Scalar = double]’
361 | { Derived::scaleAndAddTo(dst,lhs,rhs,alpha); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:349:33: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::evalTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>]’
349 | { dst.setZero(); scaleAndAddTo(dst, lhs, rhs, Scalar(1)); }
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:148:43: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
51 | Vectorizable = unpacket_traits<_LhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
52 | unpacket_traits<_RhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
54 | LhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_LhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
55 | RhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_RhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | ResPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_ResPacket>::size : 1
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
59 | typedef typename conditional<Vectorizable,_LhsPacket,LhsScalar>::type LhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
60 | typedef typename conditional<Vectorizable,_RhsPacket,RhsScalar>::type RhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
61 | typedef typename conditional<Vectorizable,_ResPacket,ResScalar>::type ResPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h: In instantiation of ‘class Eigen::internal::gemv_traits<double, double, 2>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:314:45: required from ‘struct Eigen::internal::general_matrix_vector_product<long int, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 1>, 1, false, double, Eigen::internal::const_blas_data_mapper<double, long int, 0>, false, 0>’
314 | typedef typename QuarterTraits::LhsPacket LhsPacketQuarter;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/GeneralProduct.h:347:132: required from ‘static void Eigen::internal::gemv_dense_selector<2, 1, true>::run(const Lhs&, const Rhs&, Dest&, const typename Dest::Scalar&) [with Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; typename Dest::Scalar = double]’
346 | general_matrix_vector_product
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
347 | <Index,LhsScalar,LhsMapper,RowMajor,LhsBlasTraits::NeedToConjugate,RhsScalar,RhsMapper,RhsBlasTraits::NeedToConjugate>::run(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
348 | actualLhs.rows(), actualLhs.cols(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
349 | LhsMapper(actualLhs.data(), actualLhs.outerStride()),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
350 | RhsMapper(actualRhsPtr, 1),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
351 | dest.data(), dest.col(0).innerStride(), //NOTE if dest is not a vector at compile-time, then dest.innerStride() might be wrong. (bug 1166)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
352 | actualAlpha);
| ~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:388:34: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl<Lhs, Rhs, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>::scaleAndAddTo(Dest&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dest = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Scalar = double]’
385 | internal::gemv_dense_selector<Side,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
386 | (int(MatrixType::Flags)&RowMajorBit) ? RowMajor : ColMajor,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
387 | bool(internal::blas_traits<MatrixType>::HasUsableDirectAccess)
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
388 | >::run(actual_lhs, actual_rhs, dst, alpha);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:361:27: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::scaleAndAddTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>; Scalar = double]’
361 | { Derived::scaleAndAddTo(dst,lhs,rhs,alpha); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:349:33: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl_base<Lhs, Rhs, Derived>::evalTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::internal::generic_product_impl<Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::DenseShape, Eigen::DenseShape, 7>]’
349 | { dst.setZero(); scaleAndAddTo(dst, lhs, rhs, Scalar(1)); }
| ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:148:43: [ skipping 8 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:44:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
44 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Lhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:45:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
45 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Rhs, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:46:27: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
46 | PACKET_DECL_COND_PREFIX(_, Res, _PacketSize);
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:42:3: note: in definition of macro ‘PACKET_DECL_COND_PREFIX’
42 | prefix ## name ## Packet
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
51 | Vectorizable = unpacket_traits<_LhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:51:53: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
52 | unpacket_traits<_RhsPacket>::vectorizable &&
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:52:38: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:42: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
53 | int(unpacket_traits<_LhsPacket>::size)==int(unpacket_traits<_RhsPacket>::size),
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:53:82: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
54 | LhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_LhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:54:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
55 | RhsPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_RhsPacket>::size : 1,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:55:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | ResPacketSize = Vectorizable ? unpacket_traits<_ResPacket>::size : 1
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:56:69: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
59 | typedef typename conditional<Vectorizable,_LhsPacket,LhsScalar>::type LhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:59:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
60 | typedef typename conditional<Vectorizable,_RhsPacket,RhsScalar>::type RhsPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:60:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
61 | typedef typename conditional<Vectorizable,_ResPacket,ResScalar>::type ResPacket;
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/products/GeneralMatrixVector.h:61:73: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: [ skipping 16 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 14 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseTranspose.h:22:9: required from ‘class Eigen::internal::SparseTransposeImpl<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 1024>’
22 | class SparseTransposeImpl<MatrixType,CompressedAccessBit>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseTranspose.h:45:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
45 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDenseProduct.h:216:60: required from ‘static void Eigen::internal::generic_product_impl<Lhs, Rhs, Eigen::DenseShape, Eigen::SparseShape, ProductType>::scaleAndAddTo(Dst&, const Lhs&, const Rhs&, const Scalar&) [with Dst = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Lhs = Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; Rhs = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; int ProductType = 7; Scalar = double]’
216 | internal::sparse_time_dense_product(rhsNested.transpose(), lhsNested.transpose(), dstT, alpha);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:361:27: [ skipping 11 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDenseProduct.h:216:83: [ skipping 12 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/sp_binomial_multi_class_group.hpp:171:25: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
171 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:182:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<false>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
182 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
183 | thr,intr,maxit,xm,xs,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f,int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = splognet_exp(double, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:214:19: required from here
214 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
215 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
216 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
217 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
218 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:23: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:56: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>; U = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; ResScalar = double]’
50 | return a.transpose().template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 12 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; U = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_cov.hpp:55:65: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_cov.hpp:136:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, GType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::cov, double, int, bool> >]’
136 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:90:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<is_dense, is_multi>::eval(bool, ValueType, const XType&, YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VQType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true; bool is_multi = false]’
90 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
91 | parm, ju, vq, cl, g, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
92 | lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:439:60: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(bool, ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = elnet_exp(int, double, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
439 | details::FitPathGaussian<do_dense, false>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
440 | ka, parm, x, y, g, w, ju, vq, xm, xs, xv, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
441 | nlam, flmin, vlam, thr, isd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
442 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
443 | );
| ~
elnet_exp.cpp:49:19: required from here
49 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
50 | ka == 2, parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
51 | ulam, thr, isd == 1, intr == 1, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
52 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
53 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 15 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 2, -1, true> >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PartialReduxEvaluator.h:217:20: required from ‘PacketType Eigen::internal::evaluator<Eigen::PartialReduxExpr<MatrixType, MemberOp, Direction> >::packet(Eigen::Index) const [with int LoadMode = 0; PacketType = __vector(2) double; ArgType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; MemberOp = Eigen::internal::member_sum<double, double>; int Direction = 1; Eigen::Index = long int]’
217 | PanelEvaluator panel_eval(panel);
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:681:114: required from ‘void Eigen::internal::generic_dense_assignment_kernel<DstEvaluatorTypeT, SrcEvaluatorTypeT, Functor, Version>::assignPacket(Eigen::Index) [with int StoreMode = 16; int LoadMode = 0; PacketType = __vector(2) double; DstEvaluatorTypeT = Eigen::internal::evaluator<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SrcEvaluatorTypeT = Eigen::internal::evaluator<Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1> >; Functor = Eigen::internal::assign_op<double, double>; int Version = 0; Eigen::Index = long int]’
681 | m_functor.template assignPacket<StoreMode>(&m_dst.coeffRef(index), m_src.template packet<LoadMode,PacketType>(index));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:437:75: required from ‘static void Eigen::internal::dense_assignment_loop<Kernel, 3, 0>::run(Kernel&) [with Kernel = Eigen::internal::generic_dense_assignment_kernel<Eigen::internal::evaluator<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::internal::evaluator<Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::internal::member_sum<double, double>, 1> >, Eigen::internal::assign_op<double, double>, 0>]’
437 | kernel.template assignPacket<dstAlignment, srcAlignment, PacketType>(index);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:785:37: required from ‘void Eigen::internal::call_dense_assignment_loop(DstXprType&, const SrcXprType&, const Functor&) [with DstXprType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; SrcXprType = Eigen::PartialReduxExpr<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, member_sum<double, double>, 1>; Functor = assign_op<double, double>]’
785 | dense_assignment_loop<Kernel>::run(kernel);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:954:31: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs2_op<double>, const Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:98:40: required from ‘typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real Eigen::MatrixBase<Derived>::squaredNorm() const [with Derived = Eigen::Transpose<Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >; typename Eigen::NumTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar>::Real = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
98 | return numext::real((*this).cwiseAbs2().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:703:33: [ skipping 12 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:118:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointNonLinearCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
118 | void fit(const PointConfigPack& pack) { self().irls(pack); }
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Func = Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_max_op<double, double, 0>; Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:448:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::maxCoeff() const [with int NaNPropagation = 0; Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
448 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_max_op<Scalar,Scalar, NaNPropagation>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:466:37: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::maxCoeff() const [with Derived = Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_abs_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
466 | return maxCoeff<PropagateFast>();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:321:66: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternalBaseViewer<ValueType, IndexType, BoolType>::update_dlx(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&, typename base_t::value_t) [with T = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = bool; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<double, int>]’
321 | base_t::update_dlx(dlx_, beta_diff.array().abs().maxCoeff(), x_var);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:578:27: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::PointConfigPack<double, int>; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:56:36: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
56 | elnet_point.fit(point_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 16 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:118:37: required from ‘class Eigen::TransposeImpl<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>, Eigen::Dense>’
118 | template<typename MatrixType> class TransposeImpl<MatrixType,Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Transpose.h:52:37: required from ‘class Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >’
52 | template<typename MatrixType> class Transpose
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:23: [ skipping 14 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:56: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>; U = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; ResScalar = double]’
50 | return a.transpose().template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:311:41: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
311 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 17 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:78: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: [ skipping 14 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:311:41: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
311 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 18 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:63: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>; U = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; ResScalar = double]’
50 | return a.transpose().template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >, 1, -1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:380:62: [ skipping 11 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathGaussianMultiBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/gaussian_multi.hpp:108:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, YType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, IntType, const XVType&, ValueType, IntType&, AOType&, IAType&, KinType&, RSQOType&, ALMOType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RSQOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::multi, double, int, bool> >]’
108 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:250:23: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathGaussian<true, true>::eval(ValueType, const JUType&, const VQType&, const CLType&, YType&, const WType&, IntType, IntType, const XType&, IntType, ValueType, const VLamType&, ValueType, IntType, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, IntType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, RsqType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VQType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; VLamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
250 | elnet_path.fit(
| ~~~~~~~~~~~~~~^
251 | parm, ju, vq, cl, y, ne, nx, x, nlam, flmin, vlam, thr, maxit, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
252 | ys0, lmu, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:562:59: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::fit(ValueType, XType&, YType&, WType&, const JDType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, bool, IntType, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, RsqoType&, AlmoType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; RsqoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmoType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = multelnet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
562 | details::FitPathGaussian<do_dense, true>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
563 | beta, ju, vq, clt, y, w, ne, nx, x,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
564 | nlam, flmin, ulam, thr, maxit, xm, xs, xv,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
565 | ys0, lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
elnet_exp.cpp:381:19: required from here
381 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
382 | parm, x, y, w, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
383 | ulam, thr, isd, jsd, intr, maxit,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
384 | lmu, a0, ca, ia, nin, rsq, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
385 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:357:7: required from ‘class Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false> >’
357 | class redux_evaluator : public internal::evaluator<_XprType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:414:17: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
414 | ThisEvaluator thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/VectorwiseOp.h:114:1: required from ‘ResultType Eigen::internal::member_sum<ResultType, Scalar>::operator()(const XprType&) const [with XprType = Eigen::Block<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1, -1, false>; ResultType = double; Scalar = double]’
97 | { return mat.MEMBER(); } \
| ~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PartialReduxEvaluator.h:183:21: required from ‘const Eigen::internal::evaluator<Eigen::PartialReduxExpr<MatrixType, MemberOp, Direction> >::Scalar Eigen::internal::evaluator<Eigen::PartialReduxExpr<MatrixType, MemberOp, Direction> >::coeff(Eigen::Index) const [with ArgType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; MemberOp = Eigen::internal::member_sum<double, double>; int Direction = 1; Scalar = double; Eigen::Index = long int]’
183 | return m_functor(m_arg.template subVector<DirectionType(Direction)>(index));
| ~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PartialReduxEvaluator.h:214:47: [ skipping 13 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Transpose<const Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true> >, const Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:50:63: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, true>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>; U = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; ResScalar = double]’
50 | return a.transpose().template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Block<const Eigen::Transpose<const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1, -1, true>; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ProductEvaluators.h:380:62: [ skipping 12 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from ‘glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::elnet_point_t glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::get_elnet_point(const FitPackType&, const PathConfigPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; PathConfigPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::PathConfigPack<double, int>; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >; elnet_point_t = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/base.hpp:46:56: required from ‘void glmnetpp::ElnetPathCRTPBase<ElnetPathDerived>::fit(const FitPackType&) const [with FitPackType = glmnetpp::ElnetPathBinomialMultiClassGroupBase::FitPack<double, std::vector<bool>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, int, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, -1>, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Matrix<double, -1, 1>, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>, InternalParams>; ElnetPathDerived = glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group>]’
46 | auto&& elnet_point = self().get_elnet_point(pack, path_config_pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_path/binomial_multi_class_group.hpp:112:25: required from ‘void glmnetpp::ElnetPath<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, ElnetPointPolicy>::fit(ValueType, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, IntType, const XVType&, IntType&, A0Type&, AOType&, IAType&, KinType&, ValueType&, DevType&, ALMType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) const [with ValueType = double; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AOType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; KinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; ALMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; ElnetPointPolicy = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::binomial, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::type::multi_class_group, double, int, bool> >]’
112 | crtp_base_t::fit(pack);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:96:27: required from ‘static void glmnetpp::details::FitPathBinomial<is_dense>::eval(ValueType, const XType&, const YType&, GType&, const WType&, const JUType&, const VPType&, const CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, const XMType&, const XSType&, const XVType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, const IntParamType&) [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; WType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; JUType = std::vector<bool>; VPType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; IntType = int; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XSType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; XVType = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams; bool is_dense = true]’
96 | elnet_path.fit(parm,ju,vp,cl,ne,nx,x,y,g,w,nlam,flmin,ulam,
| ~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
97 | thr,intr,maxit,xv,lmu,a0,ca,ia,nin,dev0,dev,alm,nlp,jerr,setpb_f, int_param);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/binomial.hpp:309:53: required from ‘void glmnetpp::ElnetDriver<glmnetpp::util::glm_type::binomial>::fit(ValueType, XType&, YType&, GType&, const JDType&, const VPType&, CLType&, IntType, IntType, IntType, ValueType, const ULamType&, ValueType, bool, bool, IntType, IntType, LmuType&, A0Type&, CAType&, IAType&, NinType&, ValueType&, DevType&, AlmType&, IntType&, IntType&, SetpbFType, IntParamType) const [with ValueType = double; XType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; YType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; GType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; JDType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; ULamType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IntType = int; LmuType = int; A0Type = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; CAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; NinType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; DevType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; AlmType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; SetpbFType = lognet_exp(double, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::MatrixXd, int, int, int, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, double, int, int, int, int, SEXP, int, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, double, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, int, int)::<lambda()>::<lambda(int)>; IntParamType = InternalParams]’
309 | details::FitPathBinomial<do_dense>::eval(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
310 | parm, x, y, g, ww, ju, vq, cl, ne, nx,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
311 | nlam, flmin, ulam, xm, xs, xv, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
312 | lmu, a0, ca, ia, nin, dev0, dev, alm, nlp, jerr, setpb_f, int_param
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
313 | );
| ~
elnet_exp.cpp:158:19: required from here
158 | driver.fit(
| ~~~~~~~~~~^
159 | parm, x, y, g, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
160 | ulam, thr, isd, intr, maxit, kopt,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
161 | lmu, a0, ca, ia, nin, nulldev, dev, alm, nlp, jerr,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
162 | [&](int v) {setpb_cpp(pb, v);}, ::InternalParams());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c glmnet_init.cpp -o glmnet_init.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c internal.cpp -o internal.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from internal.cpp:4:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:46:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
46 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 0> Packet4i;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:47:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
47 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 1> Packet16b;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:49:39: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128’ [-Wignored-attributes]
49 | template<> struct is_arithmetic<__m128> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:50:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
50 | template<> struct is_arithmetic<__m128i> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:51:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128d’ [-Wignored-attributes]
51 | template<> struct is_arithmetic<__m128d> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:222:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
222 | template<> struct unpacket_traits<Packet4f> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:228:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
228 | template<> struct unpacket_traits<Packet2d> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1124:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
1124 | ptranspose(PacketBlock<Packet4f,4>& kernel) {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1129:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1129 | ptranspose(PacketBlock<Packet2d,2>& kernel) {
| ^
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<float, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<float> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:24:46: required from here
24 | ResAlignment = traits<Quaternion<float> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(4) float>::half’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<float, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<float> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<float>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:27:3: required from here
27 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<double> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:98:47: required from here
98 | ResAlignment = traits<Quaternion<double> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<double> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<double>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:102:3: required from here
102 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:96:7: required from ‘class Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>’
96 | class SparseMatrix
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/unsupported/Eigen/src/IterativeSolvers/ConstrainedConjGrad.h:61:25: required from here
61 | typedef Triplet<double> T;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
gcc-14 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -fpic -g -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -pedantic -mtune=native -c pb.c -o pb.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c pb_exp.cpp -o pb_exp.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/Rcpp/include' -I/usr/local/include -D_FORTIFY_SOURCE=3 -Iglmnetpp/include -Iglmnetpp/src -Iglmnetpp/test -DEIGEN_PERMANENTLY_DISABLE_STUPID_WARNINGS -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -DR_NO_REMAP -c wls_exp.cpp -o wls_exp.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from wls_exp.cpp:2:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:46:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
46 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 0> Packet4i;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:47:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
47 | typedef eigen_packet_wrapper<__m128i, 1> Packet16b;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:49:39: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128’ [-Wignored-attributes]
49 | template<> struct is_arithmetic<__m128> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:50:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128i’ [-Wignored-attributes]
50 | template<> struct is_arithmetic<__m128i> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:51:40: warning: ignoring attributes on template argument ‘__m128d’ [-Wignored-attributes]
51 | template<> struct is_arithmetic<__m128d> { enum { value = true }; };
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:222:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
222 | template<> struct unpacket_traits<Packet4f> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:228:43: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
228 | template<> struct unpacket_traits<Packet2d> {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1124:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
1124 | ptranspose(PacketBlock<Packet4f,4>& kernel) {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/PacketMath.h:1129:34: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1129 | ptranspose(PacketBlock<Packet2d,2>& kernel) {
| ^
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet4f’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:173:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
173 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet2cf,Packet4f)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:16:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
16 | struct conj_helper<PACKET_REAL, PACKET_CPLX, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/Default/ConjHelper.h:29:60: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::Packet2d’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
29 | struct conj_helper<PACKET_CPLX, PACKET_REAL, false, false> { \
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/arch/SSE/Complex.h:298:1: note: in expansion of macro ‘EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL’
298 | EIGEN_MAKE_CONJ_HELPER_CPLX_REAL(Packet1cd,Packet2d)
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<float, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<float> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:24:46: required from here
24 | ResAlignment = traits<Quaternion<float> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(4) float>::half’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<float, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<float, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<float> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<float>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:27:3: required from here
27 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<float>::type’ {aka ‘__m128’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, 4>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:266:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Quaternion<double> >’
266 | Alignment = internal::traits<Coefficients>::Alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:98:47: required from here
98 | ResAlignment = traits<Quaternion<double> >::Alignment
| ^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, 4, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, 4, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:46:50: required from ‘class Eigen::QuaternionBase<Eigen::Quaternion<double> >’
46 | typedef typename Coefficients::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/Quaternion.h:273:7: required from ‘class Eigen::Quaternion<double>’
273 | class Quaternion : public QuaternionBase<Quaternion<_Scalar,_Options> >
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Geometry/arch/Geometry_SIMD.h:102:3: required from here
102 | {
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:96:7: required from ‘class Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>’
96 | class SparseMatrix
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/unsupported/Eigen/src/IterativeSolvers/ConstrainedConjGrad.h:61:25: required from here
61 | typedef Triplet<double> T;
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::find_best_packet<double, -1>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:22:57: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
22 | typedef typename find_best_packet<_Scalar,size>::type PacketScalar;
| ^~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:18:8: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
18 | struct traits<Map<PlainObjectType, MapOptions, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:44: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
190 | bool Stop = Size==Dynamic || (Size%unpacket_traits<PacketType>::size)==0 || is_same<PacketType,typename unpacket_traits<PacketType>::half>::value>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:190:83: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::unpacket_traits<__vector(2) double>::half’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:208:88: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
208 | typedef typename find_best_packet_helper<Size,typename packet_traits<T>::type>::type type;
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, -1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:24:49: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
24 | ? PlainObjectType::ColsAtCompileTime
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:32:48: required from ‘struct Eigen::internal::accessors_level<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
32 | enum { has_direct_access = (traits<Derived>::Flags & DirectAccessBit) ? 1 : 0,
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/util/ForwardDeclarations.h:111:75: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
111 | int Level = internal::accessors_level<Derived>::has_write_access ? WriteAccessors : ReadOnlyAccessors
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_driver/gaussian.hpp:555:34: required from here
555 | clt_slice(i, k) = cl(i,j);
| ~~~~~~~~~^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Matrix.h:178:7: required from ‘class Eigen::Matrix<double, -1, 1>’
178 | class Matrix
| ^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:400:10: required from here
400 | e.array() = (-g).array().exp();
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:38: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Array<double, -1, 1>, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:98:7: required from ‘class Eigen::PlainObjectBase<Eigen::Array<double, -1, 1> >’
98 | class PlainObjectBase : public internal::dense_xpr_base<Derived>::type
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Array.h:45:7: required from ‘class Eigen::Array<double, -1, 1>’
45 | class Array
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:402:39: required from here
402 | p.array() = 1./(1. + e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:48: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:49: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_quotient_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Array<double, -1, 1> >, const Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/binomial_base.hpp:409:49: required from here
409 | p.array() = 1./(1. + ea0 * e.array());
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:302:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
302 | class DenseCoeffsBase<Derived, WriteAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:555:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 3>’
555 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectWriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:223:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 1>’
223 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
94 | template<typename PlainObjectType, int MapOptions, typename StrideType> class Map
| ^~~
wls_exp.cpp:40:5: required from here
40 | )
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:796:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>’
796 | struct ElnetPointInternalGaussianWLSBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:10:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>’
10 | struct ElnetPointInternal<
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
11 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
12 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
13 | ValueType,
| ~~~~~~~~~~
14 | IndexType,
| ~~~~~~~~~~
15 | BoolType>
| ~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:16:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
16 | struct ElnetPointCRTPBase:
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:8:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
8 | struct ElnetPointGaussianBase :
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:9:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >’
9 | struct ElnetPoint<
| ^~~~~~~~~~~
10 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
11 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
12 | ElnetPointInternalPolicy>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:52:17: required from here
52 | alm0, almc, alpha, x, r, xv, v, intr, ju, vp,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Map.h:94:79: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:796:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>’
796 | struct ElnetPointInternalGaussianWLSBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:10:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>’
10 | struct ElnetPointInternal<
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
11 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
12 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
13 | ValueType,
| ~~~~~~~~~~
14 | IndexType,
| ~~~~~~~~~~
15 | BoolType>
| ~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:16:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
16 | struct ElnetPointCRTPBase:
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:8:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
8 | struct ElnetPointGaussianBase :
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:9:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >’
9 | struct ElnetPoint<
| ^~~~~~~~~~~
10 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
11 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
12 | ElnetPointInternalPolicy>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:52:17: required from here
52 | alm0, almc, alpha, x, r, xv, v, intr, ju, vp,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:50:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 0>’
50 | class SparseMapBase<Derived,ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:148:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >, 1>’
148 | class SparseMapBase<Derived,WriteAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:222:7: required from ‘class Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >’
222 | class Map<SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:113:5: required from here
113 | )
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:36:7: required from ‘class Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
36 | class SparseCompressedBase
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:50:7: required from ‘class Eigen::SparseMapBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’
50 | class SparseMapBase<Derived,ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:255:7: required from ‘class Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >’
255 | class Map<const SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:150:32: required from ‘struct glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>’
150 | Eigen::Map<const sp_mat_t> X_; // data matrix
| ^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:16:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
16 | struct ElnetPointCRTPBase:
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:8:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >’
8 | struct ElnetPointGaussianBase :
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:9:8: required from ‘struct glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >’
9 | struct ElnetPoint<
| ^~~~~~~~~~~
10 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
11 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
12 | ElnetPointInternalPolicy>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/sp_gaussian_wls.hpp:7:8: required from ‘struct glmnetpp::SpElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >’
7 | struct SpElnetPoint<
| ^~~~~~~~~~~~~
8 | util::glm_type::gaussian,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
9 | util::mode_type<util::glm_type::gaussian>::wls,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
10 | ElnetPointInternalPolicy>
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:125:17: required from here
125 | alm0, almc, alpha, x, r, xm, xs, xv, v, intr, ju, vp,
| ^~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, Eigen::Dense>’
154 | class BlockImpl<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, Dense>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:22: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:42:7: required from ‘class Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
42 | class ArrayWrapper : public ArrayBase<ArrayWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:31: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:39:34: required from ‘class Eigen::ArrayBase<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
39 | template<typename Derived> class ArrayBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:94:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::Dense>’
94 | class CwiseUnaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseUnaryOp.h:55:7: required from ‘class Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
55 | class CwiseUnaryOp : public CwiseUnaryOpImpl<UnaryOp, XprType, typename internal::traits<XprType>::StorageKind>, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:40: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/ArrayWrapper.h:140:7: required from ‘class Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >’
140 | class MatrixWrapper : public MatrixBase<MatrixWrapper<ExpressionType> >
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:49: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:17:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, Eigen::Sparse>’
17 | class BlockImpl<XprType,BlockRows,BlockCols,true,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:133:28: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
133 | value_t xv = X_.col(k).cwiseProduct(X_.col(k)).dot(v);
| ~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:85:41: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, const XMType&, const XSType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XSType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
85 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:133:44: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
133 | value_t xv = X_.col(k).cwiseProduct(X_.col(k)).dot(v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:85:41: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, const XMType&, const XSType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XSType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
85 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCompressedBase.h:336:80: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::SparseCompressedBase<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
336 | typedef typename DenseCoeffsBase<Derived,ReadOnlyAccessors>::CoeffReturnType CoeffReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMap.h:292:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
292 | struct evaluator<Map<const SparseMatrix<MatScalar,MatOptions,MatIndex>, Options, StrideType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:438:43: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::internal::IteratorBased, double>’
438 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1087:8: required from ‘struct Eigen::internal::block_evaluator<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, false>’
1087 | struct block_evaluator<ArgType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel, /*HasDirectAccess*/ false>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1034:8: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:334:8: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IteratorBased, Eigen::internal::IteratorBased, double, double>’
334 | struct binary_evaluator<CwiseBinaryOp<scalar_product_op<T1,T2>, Lhs, Rhs>, IteratorBased, IteratorBased>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:133:59: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
133 | value_t xv = X_.col(k).cwiseProduct(X_.col(k)).dot(v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:85:41: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, const XMType&, const XSType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XSType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
85 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:277:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:407:54: required from ‘struct Eigen::internal::sparse_conjunction_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IteratorBased, Eigen::internal::IteratorBased, double, double>’
407 | typedef typename evaluator<LhsArg>::InnerIterator LhsIterator;
| ^~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:334:8: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IteratorBased, Eigen::internal::IteratorBased, double, double>’
334 | struct binary_evaluator<CwiseBinaryOp<scalar_product_op<T1,T2>, Lhs, Rhs>, IteratorBased, IteratorBased>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseDot.h:29:32: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
29 | internal::evaluator<Derived> thisEval(derived());
| ^~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:133:59: required from ‘typename glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
133 | value_t xv = X_.col(k).cwiseProduct(X_.col(k)).dot(v);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:85:41: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, const XMType&, const XSType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XSType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
85 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:55: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:44: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:206:64: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::compute_grad(const RType&, const XType&) [with RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XType = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; ValueType = double; IndexType = int]’
206 | compute_grad(const RType& r, const XType& x) { return r.dot(x); }
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:118:36: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
118 | return base_t::compute_grad(this->resid(), X_.col(k));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:123:25: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_abs_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
123 | return std::abs(compute_grad(k));
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:75:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
75 | [&](index_t j) { return compute_abs_grad(j); });
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:83:33: required from ‘glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::SpElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, const XMType&, const XSType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XSType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
83 | svr_ = this->resid().sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1384:41: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator_wrapper_base<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
1384 | CoeffReadCost = evaluator<ArgType>::CoeffReadCost,
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1464:8: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
1464 | struct unary_evaluator<ArrayWrapper<TArgType> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
90 | struct evaluator : public unary_evaluator<T>
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:564:45: required from ‘struct Eigen::internal::unary_evaluator<Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >, Eigen::internal::IndexBased, double>’
564 | CoeffReadCost = int(evaluator<ArgType>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<UnaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:90:8: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:55: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:481:7: required from ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 2>’
481 | class DenseCoeffsBase<Derived, DirectAccessors> : public DenseCoeffsBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MapBase.h:37:34: required from ‘class Eigen::MapBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, 0>’
37 | template<typename Derived> class MapBase<Derived, ReadOnlyAccessors>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:329:7: required from ‘class Eigen::internal::BlockImpl_dense<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, true>’
329 | class BlockImpl_dense<XprType,BlockRows,BlockCols, InnerPanel,true>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:154:7: [ skipping 4 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:94:39: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:38:28: required from ‘struct Eigen::internal::traits<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
38 | >::type Scalar;
| ^~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: [ skipping 3 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:928:52: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_intercept(typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBaseViewer<double, int, int>]’
928 | auto d = gaussian_naive_t::update_intercept(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
929 | a0_, this->resid(), this->convg_measure(), intr_,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
930 | r_sum, xmz_, v_);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:99:33: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::update_intercept() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int]’
99 | base_t::update_intercept(this->resid().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:55:31: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
55 | this->update_intercept();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:928:52: required from ‘auto glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_intercept(typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalBaseViewer<double, int, int>]’
928 | auto d = gaussian_naive_t::update_intercept(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
929 | a0_, this->resid(), this->convg_measure(), intr_,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
930 | r_sum, xmz_, v_);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:99:33: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::update_intercept() [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int]’
99 | base_t::update_intercept(this->resid().sum());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:55:31: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
55 | this->update_intercept();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseBlock.h:17:7: required from ‘class Eigen::BlockImpl<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true, Eigen::Sparse>’
17 | class BlockImpl<XprType,BlockRows,BlockCols,true,Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Block.h:103:81: required from ‘class Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>’
103 | template<typename XprType, int BlockRows, int BlockCols, bool InnerPanel> class Block
| ^~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:110:23: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::value_t = double]’
110 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:57:27: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::update(typename base_t::index_t, const PointPackType&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >]’
57 | this->update_resid(k, beta_diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:128:24: required from here
128 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:110:39: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::value_t = double]’
110 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:57:27: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::update(typename base_t::index_t, const PointPackType&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >]’
57 | this->update_resid(k, beta_diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:128:24: required from here
128 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:148:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Dense>’
148 | class CwiseBinaryOpImpl
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >&; XType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, int>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:92:39: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::SparseMatrixBase<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > > >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:36:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOpImpl<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::Sparse>’
36 | class CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Sparse>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:77:7: required from ‘class Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
77 | class CwiseBinaryOp :
| ^~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_base.hpp:381:24: required from ‘static void glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianNaiveBase<ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(RType&&, typename base_t::value_t, const XType&) [with RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >&; XType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianUniBase<double, int, int>]’
381 | r -= beta_diff * x;
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:109:39: required from ‘void glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::update_resid(typename base_t::index_t, typename base_t::value_t) [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::value_t = double]’
109 | gaussian_naive_t::update_resid(this->resid(), d_scaled,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
110 | X_.col(k).cwiseProduct(this->weight()));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:57:27: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::update(typename base_t::index_t, const PointPackType&) [with typename base_t::update_t upd = glmnetpp::util::update_t::full; PointPackType = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>; typename base_t::index_t = int; base_t = glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >]’
57 | this->update_resid(k, beta_diff);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:128:24: required from here
128 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseMatrixBase.h:47:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
47 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; U = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::MatrixWrapper<const Eigen::CwiseUnaryOp<Eigen::internal::scalar_square_op<double>, const Eigen::ArrayWrapper<const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > > >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:113:55: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_xv(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
113 | return X_.col(k).array().square().matrix().dot(this->weight());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:74:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
74 | [&](index_t j) { return compute_xv(j); },
| ^~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘Eigen::Index Eigen::internal::first_default_aligned(const Eigen::DenseBase<Derived>&) [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Eigen::Index = long int]’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:243:63: required from ‘static Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::Scalar Eigen::internal::redux_impl<Func, Evaluator, 3, 0>::run(const Evaluator&, const Func&, const XprType&) [with XprType = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; Func = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Evaluator = Eigen::internal::redux_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> > >; Scalar = double]’
243 | const Index alignedStart = internal::first_default_aligned(xpr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:418:56: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::redux(const Func&) const [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>; Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
418 | return internal::redux_impl<Func, ThisEvaluator>::run(thisEval, func, derived());
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Redux.h:463:25: required from ‘typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar Eigen::DenseBase<Derived>::sum() const [with Derived = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_conj_product_op<double, double>, const Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double]’
463 | return derived().redux(Eigen::internal::scalar_sum_op<Scalar,Scalar>());
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:37:51: required from ‘static Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::ResScalar Eigen::internal::dot_nocheck<T, U, NeedToTranspose>::run(const Eigen::MatrixBase<Derived>&, const Eigen::MatrixBase<U>&) [with T = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; U = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; bool NeedToTranspose = false; ResScalar = double]’
37 | return a.template binaryExpr<conj_prod>(b).sum();
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/Dot.h:84:58: required from ‘typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType Eigen::MatrixBase<Derived>::dot(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; typename Eigen::ScalarBinaryOpTraits<typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar, typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar>::ReturnType = double; typename Eigen::internal::traits<T>::Scalar = double; typename Eigen::internal::traits<OtherDerived>::Scalar = double]’
84 | return internal::dot_nocheck<Derived,OtherDerived>::run(*this, other);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:206:64: required from ‘static auto glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::compute_grad(const RType&, const XType&) [with RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XType = Eigen::Block<const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; ValueType = double; IndexType = int]’
206 | compute_grad(const RType& r, const XType& x) { return r.dot(x); }
| ~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:118:36: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
118 | return base_t::compute_grad(this->resid(), X_.col(k));
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:123:25: required from ‘typename glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::base_t::value_t glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::compute_abs_grad(typename base_t::index_t) const [with ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
123 | return std::abs(compute_grad(k));
| ^~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/gaussian_wls.hpp:75:41: required from ‘glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ValueType, IndexType, BoolType>::ElnetPointInternal(typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, typename base_t::value_t, const XType&, RType&, XVType&, const VType&, bool, const JUType&, const VPType&, const CLType&, typename base_t::index_t, typename base_t::value_t, typename base_t::index_t, AType&, typename base_t::value_t&, GType&, IAType&, IYType&, typename base_t::index_t&, MMType&, typename base_t::index_t&, typename base_t::value_t&, typename base_t::index_t&) [with XType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; RType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; XVType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; VType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; JUType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; VPType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; CLType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >; AType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; GType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; IAType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; IYType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; MMType = Eigen::Map<Eigen::Matrix<int, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; ValueType = double; IndexType = int; BoolType = int; typename base_t::value_t = double; base_t = glmnetpp::ElnetPointInternalGaussianWLSBase<double, int, int>; typename base_t::index_t = int]’
75 | [&](index_t j) { return compute_abs_grad(j); });
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:93:23: required from here
93 | using internal_t::internal_t;
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:654:74: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
654 | return internal::first_aligned<int(unpacket_traits<DefaultPacketType>::alignment),Derived>(m);
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:45:7: required from ‘Eigen::CwiseBinaryOpImpl<BinaryOp, Lhs, Rhs, Eigen::Sparse>::CwiseBinaryOpImpl() [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>; Lhs = const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Rhs = const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >]’
48 | || ((internal::evaluator<Lhs>::Flags&RowMajorBit) == (internal::evaluator<Rhs>::Flags&RowMajorBit))),
| ^~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseBinaryOp.h:111:49: required from ‘Eigen::CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs>::CwiseBinaryOp(const Lhs&, const Rhs&, const BinaryOp&) [with BinaryOp = Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>; LhsType = const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; RhsType = const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Lhs = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; Rhs = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >]’
111 | : m_lhs(aLhs), m_rhs(aRhs), m_functor(func)
| ^
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseCwiseBinaryOp.h:689:62: required from ‘const typename Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::CwiseProductDenseReturnType<OtherDerived>::Type Eigen::SparseMatrixBase<Derived>::cwiseProduct(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>&) const [with OtherDerived = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >; Derived = Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>; typename CwiseProductDenseReturnType<OtherDerived>::Type = Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >]’
689 | return typename CwiseProductDenseReturnType<OtherDerived>::Type(derived(), other.derived());
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/sp_gaussian_wls.hpp:110:39: [ skipping 2 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:128:24: required from here
128 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h: In instantiation of ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true> >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:41: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
722 | struct evaluator<CwiseBinaryOp<BinaryOp, Lhs, Rhs> >
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:100:8: required from ‘struct Eigen::internal::evaluator<const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >’
100 | struct evaluator<const T>
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:739:78: required from ‘struct Eigen::internal::binary_evaluator<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, const Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::Block<Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >, -1, 1, true>, const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> > > >, Eigen::internal::IndexBased, Eigen::internal::IndexBased, double, double>’
739 | CoeffReadCost = int(evaluator<Lhs>::CoeffReadCost) + int(evaluator<Rhs>::CoeffReadCost) + int(functor_traits<BinaryOp>::Cost),
| ^~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:722:8: [ skipping 9 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::ElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:55:24: required from here
55 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CoreEvaluators.h:1071:54: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
1071 | PacketAlignment = unpacket_traits<PacketScalar>::alignment,
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h: In instantiation of ‘class Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> >, 0>’:
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseBase.h:41:34: required from ‘class Eigen::DenseBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
41 | template<typename Derived> class DenseBase
| ^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/MatrixBase.h:48:34: required from ‘class Eigen::MatrixBase<Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> > >’
48 | template<typename Derived> class MatrixBase
| ^~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:60:7: required from ‘class Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, Eigen::Matrix<double, -1, 1> >’
60 | class CwiseNullaryOp : public internal::dense_xpr_base< CwiseNullaryOp<NullaryOp, PlainObjectType> >::type, internal::no_assignment_operator
| ^~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:347:30: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::setConstant(const Scalar&) [with Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >; Scalar = double]’
347 | return derived() = Constant(rows(), cols(), val);
| ~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/CwiseNullaryOp.h:548:10: required from ‘Derived& Eigen::DenseBase<Derived>::setZero() [with Derived = Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1> >]’
548 | return setConstant(Scalar(0));
| ^~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/SparseCore/SparseAssign.h:143:18: [ skipping 7 instantiation contexts, use -ftemplate-backtrace-limit=0 to disable ]
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:43:90: required from ‘glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)> [with auto:4 = int]’
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/internal/base.hpp:38:23: required from ‘static constexpr void glmnetpp::ElnetPointInternalStaticBase<ValueType, IndexType>::for_each_with_skip(Iter, Iter, UpdatePolicy, SkipPolicy) [with Iter = glmnetpp::util::counting_iterator<int>; UpdatePolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:4)>; SkipPolicy = glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> > >::fit<glmnetpp::util::update_type::full, true, glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack>(const glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack&)::<lambda()>::<lambda(auto:5)>; ValueType = double; IndexType = int]’
38 | update_pol(k);
| ~~~~~~~~~~^~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/base.hpp:40:45: required from ‘std::pair<bool, bool> glmnetpp::ElnetPointCRTPBase<ElnetPointDerived>::fit(const PointConfigPack&) [with glmnetpp::util::update_type upd = glmnetpp::util::update_type::full; bool do_kkt = true; PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
40 | this->for_each_with_skip(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
41 | this->all_begin(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
42 | this->all_end(),
| ~~~~~~~~~~~~~~~~
43 | [=, &pack](auto k) { this->self().template update<update_t::full>(k, pack); },
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
44 | [=](auto k) { return this->is_excluded(k); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
45 | );
| ~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_base.hpp:35:78: required from ‘void glmnetpp::ElnetPointGaussianBase<Derived>::fit(const PointConfigPack&) [with PointConfigPack = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >::PointConfigPack; ElnetPointGaussianDerived = glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int> >]’
35 | [&]() { return base_t::template fit<update_t::full, true>(pack); }
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
glmnetpp/include/glmnetpp_bits/elnet_point/gaussian_wls.hpp:43:24: required from ‘void glmnetpp::ElnetPoint<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, ElnetPointInternalPolicy>::fit(IntType, IntType&) [with IntType = int; ElnetPointInternalPolicy = glmnetpp::SpElnetPointInternal<glmnetpp::util::glm_type::gaussian, glmnetpp::util::Mode<glmnetpp::util::glm_type::gaussian>::type::wls, double, int, int>]’
43 | base_t::fit(PointConfigPack());
| ~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
wls_exp.cpp:128:24: required from here
128 | elnet_point.fit(m, jerr);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
g++-14 -std=gnu++17 -shared -L/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/lib -Wl,-O1 -o glmnet.so RcppExports.o coxnet5dpclean.o elnet_exp.o glmnet_init.o internal.o pb.o pb_exp.o wls_exp.o -lgfortran -lm -lquadmath -L/home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/lib -lR
make[1]: Leaving directory '/tmp/RtmpZ6Uyci/R.INSTALL3bfc8e3b95ee6/glmnet/src'
make[1]: Entering directory '/tmp/RtmpZ6Uyci/R.INSTALL3bfc8e3b95ee6/glmnet/src'
make[1]: Leaving directory '/tmp/RtmpZ6Uyci/R.INSTALL3bfc8e3b95ee6/glmnet/src'
installing to /home/hornik/tmp/R.check/r-devel-gcc/Work/build/Packages/00LOCK-glmnet/00new/glmnet/libs
** R
** data
** inst
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
*** copying figures
** building package indices
** installing vignettes
** testing if installed package can be loaded from temporary location
** checking absolute paths in shared objects and dynamic libraries
** testing if installed package can be loaded from final location
** testing if installed package keeps a record of temporary installation path
* DONE (glmnet)