2

我想使用通配符生成一堆目标,然后有另一组引用这些原始目标的目标。我认为这个例子代表了我的想法:

plan <- drake_plan(
  sub_task = runif(1000, min = mean__, max = 50),
  full_task = sub_task * 2
)
step <- 1:4

full_plan <- evaluate_plan(
  plan,
  rules = list(
    mean__ = step
  ) 
)

所以我现在得到的是 5 个目标、4 个 sub_tasks 和一个 final_task。我正在寻找的是获得8个目标。4 个子任务(很好),还有 4 个基于这 4 个很好的子任务。

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1 回答 1

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这个问题经常出现,我喜欢你的措辞。

更多关于这个问题

对于旁观者,我将打印出当前(有问题的)工作流程的计划和图表。

library(drake)
plan <- drake_plan(
  sub_task = runif(1000, min = mean__, max = 50),
  full_task = sub_task * 2
)
step <- 1:4
full_plan <- evaluate_plan(
  plan,
  rules = list(
    mean__ = step
  ) 
)

full_plan
#> # A tibble: 5 x 2
#>   target     command                       
#>   <chr>      <chr>                         
#> 1 sub_task_1 runif(1000, min = 1, max = 50)
#> 2 sub_task_2 runif(1000, min = 2, max = 50)
#> 3 sub_task_3 runif(1000, min = 3, max = 50)
#> 4 sub_task_4 runif(1000, min = 4, max = 50)
#> 5 full_task  sub_task * 2

config <- drake_config(full_plan)
vis_drake_graph(config)

reprex 包(v0.2.1)于 2018 年 12 月 18 日创建

解决方案

正如您所说,我们想要full_task_*依赖于其相应目标的single_task_*目标。为此,我们还需要在命令中使用mean__通配符。full_task_*通配符是基于文本替换的早期接口,因此它们本身不需要是独立的变量名称。

library(drake)
plan <- drake_plan(
  sub_task = runif(1000, min = mean__, max = 50),
  full_task = sub_task_mean__ * 2
)
step <- 1:4
full_plan <- evaluate_plan(
  plan,
  rules = list(
    mean__ = step
  ) 
)

full_plan
#> # A tibble: 8 x 2
#>   target      command                       
#>   <chr>       <chr>                         
#> 1 sub_task_1  runif(1000, min = 1, max = 50)
#> 2 sub_task_2  runif(1000, min = 2, max = 50)
#> 3 sub_task_3  runif(1000, min = 3, max = 50)
#> 4 sub_task_4  runif(1000, min = 4, max = 50)
#> 5 full_task_1 sub_task_1 * 2                
#> 6 full_task_2 sub_task_2 * 2                
#> 7 full_task_3 sub_task_3 * 2                
#> 8 full_task_4 sub_task_4 * 2

config <- drake_config(full_plan)
vis_drake_graph(config)

reprex 包(v0.2.1)于 2018 年 12 月 18 日创建

于 2018-12-19T01:15:23.593 回答