1

我正在尝试并行化我拥有的 for 循环。有问题的循环中有一个嵌套循环，我想并行化。答案肯定与： nested foreach loops in R to update common array非常相似，但我似乎无法让它工作。我已经尝试了所有我能想到的选项，包括只是将内部循环变成它自己的函数并将其并行化，但我不断得到空列表。

第一个非 foreach 示例有效：

theFrame <- data.frame(col1=rnorm(100), col2=rnorm(100))

theVector <- 2:30

regFor <- function(dataFrame, aVector, iterations)
{   
    #set up a blank results matrix to save into.
    results <- matrix(nrow=iterations, ncol=length(aVector))

    for(i in 1:iterations)
    {
        #set up a blank road map to fill with 1s according to desired parameters
        roadMap <- matrix(ncol=dim(dataFrame)[1], nrow=length(aVector), 0)
        row.names(roadMap) <- aVector
        colnames(roadMap) <- 1:dim(dataFrame)[1]

        for(j in 1:length(aVector))
        {
            #sample some of the 0s and convert to 1s according to desired number of sample
            roadMap[j,][sample(colnames(roadMap),aVector[j])] <- 1
        }

        temp <- apply(roadMap, 1, sum)

        results[i,] <- temp
    }

    results <- as.data.frame(results)
    names(results) <- aVector

    results
}

test <- regFor(theFrame, theVector, 2)

但是这个和我的其他类似尝试都行不通。

trying <- function(dataFrame, aVector, iterations, cores)
{   
    registerDoMC(cores)

    #set up a blank results list to save into. i doubt i need to do this
    results <- list()

    foreach(i = 1:iterations, .combine="rbind") %dopar%
    {
        #set up a blank road map to fill with 1s according to desired parameters
        roadMap <- matrix(ncol=dim(dataFrame)[1], nrow=length(aVector), 0)
        row.names(roadMap) <- aVector
        colnames(roadMap) <- 1:dim(dataFrame)[1]

        foreach(j = 1:length(aVector)) %do%
        {
            #sample some of the 0s and convert to 1s according to desired number of sample
            roadMap[j,][sample(colnames(roadMap),aVector[j])] <- 1
        }

        results[[i]] <- apply(roadMap, 1, sum)
    }
    results
}

test2 <- trying(theFrame, theVector, 2, 2)

我认为无论如何我都必须在内循环上使用 foreach ，对吗？

4

3 回答 3

4

使用 foreach 时，您永远不会像您所怀疑的那样“设置要保存的空白结果列表”。相反，您组合了评估 foreach 循环体的结果，并返回该组合结果。在这种情况下，我们希望外部 foreach 循环将向量（由内部 foreach 循环计算）按行组合成一个矩阵。该矩阵分配给变量results，然后将其转换为数据框。

这是我第一次尝试转换您的示例：

library(doMC)

foreachVersion <- function(dataFrame, aVector, iterations, cores) {
  registerDoMC(cores) # unusual, but reasonable with doMC
  rows <- nrow(dataFrame)
  cols <- length(aVector)
  results <-
    foreach(i=1:iterations, .combine='rbind') %dopar% {
      # The value of the inner foreach loop is returned as
      # the value of the body of the outer foreach loop
      foreach(aElem=aVector, .combine='c') %do% {
        roadMapRow <- double(length=rows)
        roadMapRow[sample(rows,aElem)] <- 1
        sum(roadMapRow)
      }     
    }
  results <- as.data.frame(results)
  names(results) <- aVector
  results
}

内部循环不需要实现为 foreach 循环。您也可以使用sapply，但我会尝试找出是否有更快的方法。但是对于这个答案，我想演示一个 foreach 方法。我使用的唯一真正的优化是通过在内部 foreach 循环中apply执行来摆脱对的调用。sum

于 2015-02-25T14:09:40.213 回答
3

您需要将 foreach 的结果放入一个变量中：

    results<- foreach( ...
于 2015-02-24T23:29:47.390 回答
0
  • 我知道这是一个过时的问题，但只是为了给那些没有嵌套 foreach 工作的人一个提示。
  • 如果将外循环与 并行化 foreach()%dopar%{foreach()%do%{}}，则需要包含.packages = c("doSNOW")在外循环的扩充中，否则会"doSNOW not found"出错。
  • 通常，人们只是并行化内循环（foreach()%:%foreach()%dopar%{}，也如论坛上所建议的那样），对于大量数据（等待每 100 个结果的组合以及每个内循环结束时），这可能会慢得多，这个过程是不平行！）。
于 2020-12-08T20:39:01.090 回答