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为什么这很重要

对于drake，我希望用户能够mclapply()在锁定的全局环境中执行调用。为了重现性，环境被锁定。如果没有锁定，数据分析管道可能会使自己失效。

mclapply()添加或删除全局绑定的证据

set.seed(0)
a <- 1

# Works as expected.
rnorm(1)
#> [1] 1.262954
tmp <- parallel::mclapply(1:2, identity, mc.cores = 2)

# No new bindings allowed.
lockEnvironment(globalenv())

# With a locked environment
a <- 2 # Existing bindings are not locked.
b <- 2 # As expected, we cannot create new bindings.
#> Error in eval(expr, envir, enclos): cannot add bindings to a locked environment
tmp <- parallel::mclapply(1:2, identity, mc.cores = 2) # Unexpected error.
#> Warning in parallel::mclapply(1:2, identity, mc.cores = 2): all scheduled
#> cores encountered errors in user code

由reprex 包（v0.2.1）于 2019 年 1 月 16 日创建

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对于最初的激励问题，请参阅https://github.com/ropensci/drake/issues/675和https://ropenscilabs.github.io/drake-manual/hpc.html#parallel-computing-within-targets。

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我想parallel:::mc.set.stream()有答案。显然，默认情况下mclapply()会尝试.Random.seed从全局环境中删除。由于默认的 RNG 算法是 Mersenne Twister，我们深入到下面的else块中。

> parallel:::mc.set.stream
function () 
{
    if (RNGkind()[1L] == "L'Ecuyer-CMRG") {
        assign(".Random.seed", get("LEcuyer.seed", envir = RNGenv), 
            envir = .GlobalEnv)
    }
    else {
        if (exists(".Random.seed", envir = .GlobalEnv, inherits = FALSE)) 
            rm(".Random.seed", envir = .GlobalEnv, inherits = FALSE)
    }
}
<bytecode: 0x4709808>
<environment: namespace:parallel>

我们可以mc.set.seed = FALSE用来使以下代码工作，但这在实践中可能不是一个好主意。

set.seed(0)
lockEnvironment(globalenv())
parallel::mclapply(1:2, identity, mc.cores = 2, mc.set.seed = FALSE)

我想知道是否有一种方法可以锁定环境，同时仍然允许我们删除.Random.seed.

于 2019-01-28T15:58:02.797 回答
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您可以在锁定环境之前删除.Random.seed自己。您还需要加载库（或使用之前的函数）并分配tmp给某些东西。

library(parallel)
tmp <- NULL
rm(".Random.seed", envir = .GlobalEnv, inherits = FALSE)
lockEnvironment(globalenv())
tmp <- parallel::mclapply(1:2, identity, mc.cores = 2)

当然，这将不允许需要.Random.seed喜欢rnorm的功能工作。

一种解决方法是将 RNG 类型更改为“L'Ecuyer-CMRG”，另请参见此处?nextRNGStream：

library(parallel)
tmp <- NULL
RNGkind("L'Ecuyer-CMRG")
lockEnvironment(globalenv())
tmp <- parallel::mclapply(1:2, rnorm, mc.cores = 2)

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我想到了解决您的问题的另一种方法，我认为这适用于任何 RNG（没有进行太多测试）。.Random.seed您可以使用仅将其设置为的功能覆盖删除的功能NULL

library(parallel)
mc.set.stream <- function () {
  if (RNGkind()[1L] == "L'Ecuyer-CMRG") {
    assign(".Random.seed", get("LEcuyer.seed", envir = RNGenv), 
           envir = .GlobalEnv)
  } else {
    if (exists(".Random.seed", envir = .GlobalEnv, inherits = FALSE)) {
      assign(".Random.seed", NULL, envir = .GlobalEnv)
    }  
  }
}

assignInNamespace("mc.set.stream", mc.set.stream, asNamespace("parallel"))
tmp <- NULL
set.seed(0)
lockEnvironment(globalenv())
tmp <- parallel::mclapply(1:2, rnorm, mc.cores = 2)

最后一个想法：您可以创建一个新环境，其中包含您不想更改的所有内容，将其锁定并在其中工作。

于 2019-02-01T10:56:12.950 回答