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我一直在使用 R 中的doRedis包来尝试在集群上运行一些代码。我有一台 Windows 机器和一台运行 Ubuntu 的机器（这是安装 redis 的地方）。

我可以愉快地运行 doRedis 文档中的示例，但我的目标是能够将 doRedis 与插入符号一起用于某些机器学习应用程序。我的理解是插入符号允许并行化，似乎其他人已经让它工作了，但对于我的生活，我无法弄清楚我哪里出错了。

我找到了这个例子并将其稍微修改为以下内容：

library(caret)
library(doRedis)

dat = iris

registerDoRedis("jobs",
                host = "xyz")

xgb.grid = expand.grid(nrounds = c(10, 200),
                       max_depth = c(6),
                       eta = c(0.05),
                       gamma = c(0.01),
                       colsample_bytree = 1,
                       min_child_weight = 1,
                       subsample = 1)

ctrl = trainControl(method = 'cv',
                    number = 10,
                    verboseIter = F,
                    allowParallel = T)

set.seed(13)
xgb1 <- train(Species ~ .,
              data = dat,
              method = "xgbTree",
              trControl = ctrl,
              verbose = F,
              tuneGrid = xgb.grid)

removeQueue("jobs")

这仅在本地计算机上运行，​​并且不会分发到 redis 队列（我可以使用doRedis::jobs()以及redis-cli --stat在 Ubuntu 终端中运行来查看它，两者都显示没有作业被传递到服务器）。

我错过了什么？

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请查看https://topepo.github.io/caret/parallel-processing.html

相关报价：

train, rfe, sbf,bag和avNNet在它们各自的控制文件中被赋予了一个额外的参数，称为allowParallel默认为 TRUE。当为 TRUE 时，如果注册了并行后端（例如 doMC），则代码将并行执行。

帮助您调试此问题的一个建议是首先尝试在本地使用 redis，如果可行，请指定另一台服务器。

于 2020-08-04T13:43:19.743 回答