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我正在运行一项相当长的工作，我需要复制 100 次，因此我转向了 R 中的 foreach 功能，然后我通过 shell 脚本在 8 核集群上运行。我正在尝试将每次运行的所有结果输入到同一个文件中。我已经包含了我的代码的简化版本。

cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
foreach(p=1:100) %dopar%{

functions defining my variables{...}

  for(i in 1:fMaxInd){
   rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
     sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
     rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
     biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
     Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
     sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
     ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2

   }   

   sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
   SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
   SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
   RatioMat[[p]]<-ratioMatr 

} #End of the dopar loop

stopCluster(cl)

write.csv(SigEpsilonSq,file="Sigma_Epsilon_Sq.csv")
write.csv(SigLSq,file="Sigma_L_Sq.csv")
write.csv(RatioMat,file="Ratio_Matrix.csv")

作业完成后，我的 .csv 文件为空。我相信我不太了解 foreach 如何保存结果以及如何访问它们。我想避免手动合并文件。另外，我需要在我的 foreach 循环结束时写 stopCluster(cl) 还是等到最后？任何帮助将非常感激。

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1 回答 1

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这不是 foreach 的工作方式。你应该看看例子。如果您想从并行作业中输出某些内容，则需要使用 .combine。此外，而不是这个：

sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
RatioMat[[p]]<-ratioMatr

您必须重新编写如下内容：

list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)

您还可以使用 rbind、cbind、c、... 将结果聚合到一个最终输出中。您甚至可以使用自己的组合功能，例如：

.combine=function(x,y)rbindlist(list(x,y))

下面的解决方案应该有效。输出应该是列表列表。但是，检索结果并以正确的格式保存它们可能会很痛苦。如果是这样，您应该设计自己的 .combine 函数。

cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
results = foreach(p=1:100, .combine=list) %dopar%{

  functions defining my variables{...}

  for(i in 1:fMaxInd){
   rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
     sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
     rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
     biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
     Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
     sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
     ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2

   }   

   list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)

} #End of the dopar loop

stopCluster(cl)

#Then you extract and save results
于 2016-04-24T18:31:41.870 回答