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我有以下代码使用 purr::pmap 进行串行处理
library(tidyverse)
set.seed(1)
params <- tribble(
~mean, ~sd, ~n,
5, 1, 1,
10, 5, 3,
-3, 10, 5
)
params %>%
pmap(rnorm)
#> [[1]]
#> [1] 4.373546
#>
#> [[2]]
#> [1] 10.918217 5.821857 17.976404
#>
#> [[3]]
#> [1] 0.2950777 -11.2046838 1.8742905 4.3832471 2.7578135
rnorm
出于说明目的,实际上我有一个执行繁重工作的功能。它需要并行化。
rnorm
功能和
params
作为输入。
最佳答案
简而言之:“并行 pmap()
”,允许与 pmap()
类似的语法, 可能看起来像:lift(mcmapply)()
或 lift(clusterMap)()
.
如果您不在 Windows 上,您可以:
library(parallel)
# forking
set.seed(1, "L'Ecuyer")
params %>%
lift(mcmapply, mc.cores = detectCores() - 1)(FUN = rnorm)
# [[1]]
# [1] 4.514604
#
# [[2]]
# [1] 0.7022156 0.8734875 5.0250478
#
# [[3]]
# [1] 8.7704060 11.7217925 -12.8776289 -10.7466152 0.5177089
pmap
:
nc <- max(parallel::detectCores() - 1, 1L)
par_pmap <- function(.l, .f, ..., mc.cores = getOption("mc.cores", 2L)) {
do.call(
parallel::mcmapply,
c(.l, list(FUN = .f, MoreArgs = list(...), SIMPLIFY = FALSE, mc.cores = mc.cores))
)
}
f <- function(n, mean, sd, ...) rnorm(n, mean, sd)
params %>%
par_pmap(f, some_other_arg_to_f = "foo", mc.cores = nc)
library(parallel)
# (Parallel SOCKet cluster)
cl <- makeCluster(detectCores() - 1)
clusterSetRNGStream(cl, 1)
params %>%
lift(clusterMap, cl = cl)(fun = rnorm)
# [[1]]
# [1] 5.460811
#
# [[2]]
# [1] 7.573021 6.870994 5.633097
#
# [[3]]
# [1] -21.595569 -21.253025 -12.949904 -4.817278 -7.650049
stopCluster(cl)
foreach
, 你可以:
library(doParallel)
# (fork by default on my Linux machine, should PSOCK by default on Windows)
registerDoParallel(cores = detectCores() - 1)
set.seed(1, "L'Ecuyer")
lift(foreach)(params) %dopar%
rnorm(n, mean, sd)
# [[1]]
# [1] 4.514604
#
# [[2]]
# [1] 0.7022156 0.8734875 5.0250478
#
# [[3]]
# [1] 8.7704060 11.7217925 -12.8776289 -10.7466152 0.5177089
stopImplicitCluster()
关于r - 如何在 purrr::pmap 中 fork /并行化进程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47552930/
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