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我需要估计一个转换矩阵。由于我有很多数据，我尝试使用并行运行它，foreach并尝试FBM()了bigstatsr. 而且似乎该函数并不总是返回正确的结果。（有时确实如此。）可能是该功能无法正常工作的情况吗？

这是代码正常工作的示例：

x <- c(1,2,1,1,3,4,4,1,2,4,1,4,3,4,4,4,3,1,3,2,3,3,3,4,2,2,3)
n <- length(unique(x))
A <- matrix(nrow = n, ncol = n, 0)
for (t in 1:(length(x) - 1)) {A[x[t], x[t + 1]] <- A[x[t], x[t + 1]] + 1}
A

这是并不总是返回正确结果的代码：

library(foreach)
library(doParallel)
library(bigstatsr)

cl <- makeCluster(8)
registerDoParallel(cl)

B <- FBM(n, n)
set.seed(3)

foreach (t = 1:(length(x) - 1))  %dopar% {B[x[t], x[t + 1]] <- B[x[t], x[t + 1]] + 1}
stopCluster(cl)

B[]
identical(A,B[])

使用snow库时也会发生同样的情况

library(snow)
library(bigstatsr)
cl <- makeCluster(8)
f.trans.m <- function(t) {
  D[x[t], x[t + 1]] <<- D[x[t], x[t + 1]] + 1
}
D <- FBM(n, n)
clusterExport(cl, "f.trans.m")
clusterExport(cl, "D")
clusterExport(cl, "x")
parLapply(cl, seq(1,(length(x) - 1)), function(t) f.trans.m(t))
D[]
identical(A,D[])

我是否正确使用了该软件包，还是其中有错误FBM()？

一个办法：

软件包提供的文件锁丢失flock。

B <- FBM(n, n)
lock <- tempfile()
foreach (t = 1:(length(x) - 1))  %dopar% {
  locked <- flock::lock(lock)
  B[x[t], x[t + 1]] <- B[x[t], x[t + 1]] + 1
  flock::unlock(locked)
}
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对于这个特定示例，问题在于值的并行并发更新（参见https://privefl.github.io/blog/a-guide-to-parallelism-in-r/#advanced-parallelism-synchronization）。

在这里，我根本不会使用并行性。我宁愿选择顺序（但矢量化）的访问器。

我将首先重新组合索引以增加：

library(dplyr)
ind <- data.frame(i = x[-length(x)], j = x[-1]) %>%
  group_by(i, j) %>%
  count()

然后，我将使用两列矩阵访问器来更新相应的值，而不使用 R 循环。

B <- FBM(n, n, init = 0)
ind2 <- as.matrix(ind[1:2])
B[ind2] <- B[ind2] + ind[[3]]
于 2019-02-07T13:12:53.123 回答