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pc手机一体网站,荆门网络推广,wordpress设置https,网站建设的基本要求R的多进程使用与改进在R中需要使用多进程时，常见方案是使用foreach和doParallel的组合。foreachforeach包中最重要的是foreach函数，该函数创建一个foreach对象，随后串行或并行的执行表达式。library(foreach)?foreachout:foreach( ..., .c…

R的多进程使用与改进

在R中需要使用多进程时，常见方案是使用foreach和doParallel的组合。

foreach

foreach包中最重要的是foreach函数，该函数创建一个foreach对象，随后串行或并行的执行表达式。

library(foreach)?foreach

out:

foreach(  ...,  .combine,  .init,  .final = NULL,  .inorder = TRUE,  .multicombine = FALSE,  .maxcombine = if (.multicombine) 100 else 2,  .errorhandling = c("stop", "remove", "pass"),  .packages = NULL,  .export = NULL,  .noexport = NULL,  .verbose = FALSE)e1 %:% e2when(cond)obj %do% exobj %dopar% extimes(n)

foreach函数在创建时常用的几个参数为：

...: 表达式中使用的变量。

.packages: 表达式依赖的包，字符向量。

.export: 表达式依赖的变量，字符向量。

.combine: 运算后结果的组合方式，默认为列表，可选 'c' 'cbind' 'rbind' '+' '*'等。

.errorhandling: 当运行中出现错误时的处理方式。

使用时，对象后接%do%为串行，%dopar%为并行。

foreach(i=1:3) %do%    sqrt(i)

out:

[[1]][1] 1[[2]][1] 1.414214[[3]][1] 1.732051

当使用%do%执行时，程序将会自动忽略.packages与.export变量。

如果需要使用多进程，不只需要更换成%dopar%，你还需要注册集群，执行，结束集群。

library(doParallel)cl = makeCluster(4)  #注册4个进程的集群registerDoParallel(cl)foreach(i=1:3) %dopar% sqrt(i)stopCluster(cl) # 记得结束集群

包装

对多进程进行包装，形成runParallel函数。

library(foreach)library(doParallel)runParallel = function(FUN,PARAMS,packages = NULL,export = NULL){    cl = makeCluster(4)  registerDoParallel(cl)  N = length(PARAMS)  R = foreach(    i = 1:N,    .packages = packages,    .export = export,    .errorhandling = 'stop'  ) %dopar%    {      r = do.call(FUN, PARAMS[[i]])      r    }   stopCluster(cl)  R}

程序中的do.call能够使用提供的参数运行FUN函数。

runParallel函数传入FUN与并行参数的列表集合PARAMS，就可以使用FUN对每个值进行处理，然后返回全部值。

问题

在实际使用中遇到这样一个问题，在这里把问题稍微简化一下。

有两个文件，do_some_thing.R和do_some_other_thing.R，里面各自编写了一个函数。

do_some_thing.R

do_some_thing = function(x){  do_some_other_thing(x**2)}

do_some_other_thing.R

do_some_other_thing = function(x){  x / 2}

很明显，do_some_thing.R中引用了do_some_other_thing.R中的函数。

现在我source这两个文件并暴露这两个函数，编写一个函数调用do_some_thing。

some_thing = new.env()source('do_some_thing.R',local = some_thing)some_other_thing = new.env()source('do_some_other_thing.R',local = some_other_thing)attach(some_thing)attach(some_other_thing)fun = function(x){do_some_thing(x+1)}

然后进行多进程调用。

params = lapply(1:10, list)runParallel(fun,params)

得到错误。

Error in { : task 1 failed - "没有"do_some_thing"这个函数"

找不到do_some_thing函数，然而当我们加上所有可能的.export变量后。

runParallel(fun,params,export=c('do_some_thing','do_some_other_thing','some_thing','some_other_thing'))

仍然失败。

 Error in { : task 1 failed - "没有"do_some_other_thing"这个函数"

有趣的是找不到的函数变成了do_some_other_thing，然而我明明export这个变量了啊。

在搜索中，回答普遍认为doParallel存在设计缺陷，它不能顺利的找到函数内调用的其他自定义函数。

在不停的搜索过后，我终于找到了一个解决方案，使用doFuture包^[1]。

doFuture包会自动解决这类依赖问题，无需提供.packages和.export参数，同时无需手动结束集群。

一个更改后的版本是这样的。

runParallel = function(FUN,PARAMS){    registerDoFuture()  plan(multisession, workers = 4)   #在这里指定进程数  N = length(PARAMS)  R = foreach(    i = 1:N,    .errorhandling = 'stop'  ) %dopar%    {      r = do.call(FUN, PARAMS[[i]])      r    }   R}