在R中并行化自己的包
在R中并行化自己的包
提问于 2018-09-25 08:30:07
正如在其他文章中建议的那样，我在R中编写了自己的包，以并行化我用Rcpp编写的函数。我可以加载包，一切都正常，但是当我使用optimParallel时，我得到了消息：
checkForRemoteErrors中的错误(Val)：3个节点产生错误；第一个错误:找不到对象'_EffES_profileLLcpp‘
以下是我正在做的事情：
library(optimParallel)
library(EffES) # EffES is my own package
cl <- makeCluster(detectCores()-1)
clusterEvalQ(cl, library(EffES))
clusterEvalQ(cl, library(optimParallel))
setDefaultCluster(cl = cl)
w.es <- optimParallel(par=rep(0.001,3), profileLLcpp, y=y.test, x=x.test, lower = rep(0.001,3), method = "L-BFGS-B")$par
Error in checkForRemoteErrors(val) :
3 nodes produced errors; first error: object '_EffES_profileLLcpp' not found我做错了什么？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-10-11 19:46:02
编辑:在optimParallel版本0.7-4中解决了这个问题
该版本可在CRAN：https://CRAN.R-project.org/package=optimParallel上使用。
对于旧版本：
正如this post中详细介绍的那样，为了不对可以通过...参数传递的参数名称有任何限制，optimParallel()需要稍微欺骗一下。目前，这意味着传递给optimParallel()的函数必须在.GlobalEnv中定义，以便找到正确编译的代码。
因此，解决方法可以是在.GlobalEnv中定义函数。
library(optimParallel)
library(EffES) # EffES is your own package
cl <- makeCluster(detectCores()-1)
clusterEvalQ(cl, library(EffES))
setDefaultCluster(cl=cl)
f <- function(par, y, x) {
profileLLcpp(par=par, x=x, y=y)
}
optimParallel(par=rep(0.001,3), f=f, y=y.test, x=x.test,
lower = rep(0.001,3), method = "L-BFGS-B")$par欢迎提出改进optimParallel()代码的建议。我打开了一个相应的问题here。
Stack Overflow用户
发布于 2018-10-06 16:11:46
您必须将对象'_EffES_profileLLcpp'扩展到集群的每个核心。您可以使用clusterExport来完成这一任务，在您的示例中：
clusterExport(cl,'_EffES_profileLLcpp')对需要并行使用的每个对象重复此步骤(或只检查错误日志中显示的对象，并使用clusterExport对其执行spreat )。
希望这能有所帮助
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52502855
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