编译RStan代码时process_initialize报错：找不到bin/stanc.exe

我的R代码 #

library(cmdstanr)

d <- read.csv(file='data-salary.csv')
data <- list(N=nrow(d), X=d$X, Y=d$Y)
model <- cmdstan_model('model4-4.stan')

init_fun <- function(chain_id) {
  set.seed(chain_id)
  list(a=runif(1,30,50), b=runif(1,0,1), sigma=5)
}

fit <- model$sample(
  data=data, seed=123,
  init=init_fun,
  chains=3, iter_warmup=500, iter_sampling=500, thin=2,
  parallel_chains=3,
  save_warmup=TRUE
)

关联的Stan代码（model4-4.stan） #

data {
  int N;
  vector[N] X;
  vector[N] Y;
}

parameters {
  real a;
  real b;
  real<lower=0> sigma;
}

model {
  Y[1:N] ~ normal(a + b*X[1:N], sigma);
}

执行model <- cmdstan_model('model4-4.stan')时的错误信息 #

Compiling Stan program...
Error in `process_initialize(self, private, command, args, stdin, stdout, …`:
! Native call to `processx_exec` failed
Caused by error in `chain_call(c_processx_exec, command, c(command, args), pty, pty_options, …`:
! Command 'bin/stanc.exe' not found @win/processx.c:982 (processx_exec)
Type .Last.error to see the more details.

解决方法 #

• 先检查CmdStan工具链状态：在R中运行cmdstanr::check_cmdstan_toolchain()，如果提示未安装CmdStan，执行cmdstanr::install_cmdstan()，该命令会自动下载适配Windows的预编译CmdStan包，自动配置路径。
• 若已安装CmdStan但路径未被识别，手动指定安装路径：找到CmdStan的安装目录（默认在用户目录下的.cmdstanr/cmdstan-xxxxxx，xxxxxx是版本号），运行cmdstanr::set_cmdstan_path("你的CmdStan完整安装路径")。
• 验证配置是否成功：运行cmdstanr::cmdstan_version()，如果能返回具体版本号，说明路径配置正确，此时重新执行模型编译语句即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lulufofo