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我正在预先计算结果并使用memoise包的memoise功能缓存它们。不幸的是,如果我尝试通过与 并行运行来加速计算,则不会发生记忆。parallel::mclapply

> f <- memoise::memoise(function (a, b) a)
> memoise::has_cache(f)("foo", "bar")
[1] FALSE

> parallel::mclapply(c("bar", "baz"), f, a = "foo")
[[1]]
[1] "foo"

[[2]]
[1] "foo"

> memoise::has_cache(f)("foo", "bar")
[1] FALSE

> sapply(c("bar", "baz"), f, a = "foo")
  bar   baz 
"foo" "foo" 
> memoise::has_cache(f)("foo", "bar")
[1] TRUE

我想在每个 fork 中复制 memoised 函数然后丢弃......有没有使用其他函数或包的简单替代方法?

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将我的评论变成答案:

R.cache包(我是作者)memoizes 到文件,这意味着缓存跨 R 会话和并行 R 进程工作显然,与缓存到内存相比,缓存到文件会增加一些开销。

于 2018-01-04T20:08:04.153 回答