* installing to library ‘/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 '/home/hornik/tmp/scratch/RtmpWQjTFW/R.INSTALL1ec7d63ca0cd33/glmnet/src'
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c RcppExports.cpp -o RcppExports.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from RcppExports.cpp:4:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c elnet_exp.cpp -o elnet_exp.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from elnet_exp.cpp:2:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:277:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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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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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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, 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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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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::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-patched-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 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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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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:333:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c glmnet_init.cpp -o glmnet_init.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c internal.cpp -o internal.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from internal.cpp:4:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c pb_exp.cpp -o pb_exp.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/include" -DNDEBUG -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include' -I'/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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 -c wls_exp.cpp -o wls_exp.o
In file included from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:205,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Dense:1,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:28,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigen.h:25,
from wls_exp.cpp:2:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:174:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:165:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:271:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/SparseCore:37,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Sparse:26,
from /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/RcppEigenForward.h:29:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/Core:277:
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:56:30: warning: ignoring attributes on template argument ‘Eigen::internal::packet_traits<double>::type’ {aka ‘__m128d’} [-Wignored-attributes]
56 | >::type PacketReturnType;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~
/home/hornik/tmp/R.check/r-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-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-patched-gcc/Work/build/Packages/RcppEigen/include/Eigen/src/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-patched-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-patched-gcc/Work/build/lib -lR
make[1]: Leaving directory '/home/hornik/tmp/scratch/RtmpWQjTFW/R.INSTALL1ec7d63ca0cd33/glmnet/src'
make[1]: Entering directory '/home/hornik/tmp/scratch/RtmpWQjTFW/R.INSTALL1ec7d63ca0cd33/glmnet/src'
make[1]: Leaving directory '/home/hornik/tmp/scratch/RtmpWQjTFW/R.INSTALL1ec7d63ca0cd33/glmnet/src'
installing to /home/hornik/tmp/R.check/r-patched-gcc/Work/build/Packages/00LOCK-glmnet/00new/glmnet/libs
** R
** data
** inst
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
converting help for package ‘glmnet’
finding HTML links ... done
BinomialExample html
Cindex html
CoxExample html
MultiGaussianExample html
MultinomialExample html
PoissonExample html
QuickStartExample html
SparseExample html
assess.glmnet html
beta_CVX html
bigGlm html
cox.fit html
cox.path html
cox_obj_function html
coxgrad html
coxnet.deviance html
cv.glmnet html
dev_function html
deviance.glmnet html
elnet.fit html
fid html
get_cox_lambda_max html
get_eta html
get_start html
glmnet-internal html
glmnet-package html
glmnet html
glmnet.control html
glmnet.fit html
glmnet.measures html
glmnet.path html
makeX html
mycoxph html
mycoxpred html
na.replace html
obj_function html
pen_function html
plot.cv.glmnet html
plot.glmnet html
predict.cv.glmnet html
predict.glmnet html
predict.glmnetfit html
print.cv.glmnet html
print.glmnet html
response.coxnet html
rmult html
stratifySurv html
survfit.coxnet html
survfit.cv.glmnet html
use.cox.path html
weighted_mean_sd html
*** 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)