2016-05-13 9 views
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Letzte Nacht habe ich meinen Computer auf Ubuntu 16.04 aktualisiert. Heute kann ich keine R-Notizbücher in Jupyter erstellen. Zuvor konnte ich in R in Jupyter arbeiten.Stack-Smashing in R-Anwendung nach Ubuntu-Upgrade erkannt

Der erste Fehler, den ich behoben habe, war ein Problem mit Rs zmq-Bibliothek. Der Kernel blieb stockend:

Ich heruntergeladen und installiert rzmq und dieses Problem ging weg.

Jetzt sehe ich diesen Fehler:

[I 14:55:40.860 NotebookApp] Kernel started: 98fbc635-6ba4-4e99-88aa-85e49c6e8e8b 
*** stack smashing detected ***: /usr/lib/R/bin/exec/R terminated 
[I 14:55:43.860 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (1/5) 
[W 14:55:50.897 NotebookApp] Timeout waiting for kernel_info reply from 98fbc635-6ba4-4e99-88aa-85e49c6e8e8b 
*** stack smashing detected ***: /usr/lib/R/bin/exec/R terminated 

Gibt es irgendeine Art von Korruption in der R ausführbar? Ich habe versucht, neu zu installieren R:

sudo apt-get install --reinstall r-base r-base-dev 

Wurde nichts geändert.

Wenn ich laufe R von der Kommandozeile es funktioniert gut, aber dann bemerkte ich:

[email protected]:~/Projects/learning/introduction_to_statistical_learning$ which R 
/usr/bin/R 

, die ein anderer Weg aus dem ausführbaren jupyter ist verwendet.

Beachten Sie, dass jupyter durch meine Anakonda läuft installieren und ich bin neu in R.

Wie bekomme ich diese wieder zu arbeiten?

EDIT:

ich dies gefunden:

https://github.com/conda/conda-recipes/issues/558

die einige bekannte Probleme mit Conda und gcc schlägt vor, es gibt. Es ist nicht klar, wie das zu beheben ist.

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So haben Sie die ZeroMQ Bibliotheken und die rzmq Paket installiert? https://cran.r-project.org/web/packages/rzmq/index.html –

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Ich habe rzmq intalled und kann diese Bibliothek laden. Ich versuchte auch, apt-get install libzmq-dev und libzmq3-dev, aber weder das Problem zu beheben. – Jim

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Ich habe sogar versucht, zmq aus der Quelle zu kompilieren. – Jim

Antwort

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Ich habe es gerade zum Laufen gebracht, indem ich eine Anaconda R-Umgebung erstelle und den Jupyter R Kernel auf Anacondas ausführbare Datei zeige. Dies ist ein Work-A-Round, aber ein saubereres Setup als zuvor, da ich lieber die Anaconda-Umgebung verwenden möchte.

https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r