将R中并行作业的输出保存到一个文件中
Saving output from parallel jobs in R into one file
我正在 运行 宁一个相当冗长的工作,我需要复制 100 次,因此我转向了 R 中的 foreach 功能,然后我 运行 在一个 8 核集群上通过一个 shell 脚本。我试图从每个 运行 同一个文件中输入我的所有结果。我已经包含了我的代码的简化版本。
cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
foreach(p=1:100) %dopar%{
functions defining my variables{...}
for(i in 1:fMaxInd){
rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2
}
sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
RatioMat[[p]]<-ratioMatr
} #End of the dopar loop
stopCluster(cl)
write.csv(SigEpsilonSq,file="Sigma_Epsilon_Sq.csv")
write.csv(SigLSq,file="Sigma_L_Sq.csv")
write.csv(RatioMat,file="Ratio_Matrix.csv")
作业完成后,我的 .csv 文件为空。我相信我不太了解 foreach 如何保存结果以及如何访问它们。我想避免手动合并文件。另外,我需要写吗
停止集群(cl)
在我的 foreach 循环结束时还是等到最后?任何帮助将不胜感激。
这不是 foreach 的工作方式。你应该看看例子。如果你想从你的并行作业中输出一些东西,你需要使用 .combine。
另外,而不是这个:
sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
RatioMat[[p]]<-ratioMatr
你必须重写这样的东西:
list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)
您还可以使用 rbind、cbind、c、... 将结果汇总为一个最终输出。
您甚至可以使用自己的组合函数,例如:
.combine=function(x,y)rbindlist(list(x,y))
下面的解决方案应该有效。输出应该是列表列表。然而,检索结果并以正确的格式保存它们可能会很痛苦。如果是这样,您应该设计自己的 .combine 函数。
cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
results = foreach(p=1:100, .combine=list) %dopar%{
functions defining my variables{...}
for(i in 1:fMaxInd){
rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2
}
list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)
} #End of the dopar loop
stopCluster(cl)
#Then you extract and save results
我正在 运行 宁一个相当冗长的工作,我需要复制 100 次,因此我转向了 R 中的 foreach 功能,然后我 运行 在一个 8 核集群上通过一个 shell 脚本。我试图从每个 运行 同一个文件中输入我的所有结果。我已经包含了我的代码的简化版本。
cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
foreach(p=1:100) %dopar%{
functions defining my variables{...}
for(i in 1:fMaxInd){
rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2
}
sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
RatioMat[[p]]<-ratioMatr
} #End of the dopar loop
stopCluster(cl)
write.csv(SigEpsilonSq,file="Sigma_Epsilon_Sq.csv")
write.csv(SigLSq,file="Sigma_L_Sq.csv")
write.csv(RatioMat,file="Ratio_Matrix.csv")
作业完成后,我的 .csv 文件为空。我相信我不太了解 foreach 如何保存结果以及如何访问它们。我想避免手动合并文件。另外,我需要写吗 停止集群(cl) 在我的 foreach 循环结束时还是等到最后?任何帮助将不胜感激。
这不是 foreach 的工作方式。你应该看看例子。如果你想从你的并行作业中输出一些东西,你需要使用 .combine。 另外,而不是这个:
sigmaEpsSqV<-as.matrix(sigmaEpsSqV)
SigEpsilonSq[[p]]<-sigmaEpsSqV
SigLSq[[p]]<-sigmaExtSq
RatioMat[[p]]<-ratioMatr
你必须重写这样的东西:
list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)
您还可以使用 rbind、cbind、c、... 将结果汇总为一个最终输出。 您甚至可以使用自己的组合函数,例如:
.combine=function(x,y)rbindlist(list(x,y))
下面的解决方案应该有效。输出应该是列表列表。然而,检索结果并以正确的格式保存它们可能会很痛苦。如果是这样,您应该设计自己的 .combine 函数。
cl<-makeCluster(core-1)
registerDoParallel(cl,cores=core)
SigEpsilonSq<-list()
SigLSq<-list()
RatioMat<-list()
results = foreach(p=1:100, .combine=list) %dopar%{
functions defining my variables{...}
for(i in 1:fMaxInd){
rhoSqjMatr[,i]<-1/(1+Bb[i])*(CbAdj+AbAdj*XjBarAdj+BbAdj[i]*XjSqBarAdj)/(dataZ*dataZ)
sigmaEpsSqV[i]<-mean(rhoSqjMatr[,i])
rhoSqjMatr[,i]<-rhoSqjMatr[,i]/sigmaEpsSqV[i]
biasCorrV[,i]<-sigmaEpsSqV[i]/L*gammaQl(rhoSqjMatr[,i])
Qcbar[,i]<-Qflbar-biasCorrV[,i]
sigmaExtSq[,i]<-sigmaSqExt(sigmaEpsSqV[i], rhoSqjMatr[,i])
ratioMatr[,i]<-sigmaExtSq[,i]/(sigmaL*sigmaL)#ratio (sigma_l^e)^2/(sigmaL)^2
}
list(as.matrix(sigmaEpsSqV),sigmaEpsSqV,sigmaExtSq,ratioMatr)
} #End of the dopar loop
stopCluster(cl)
#Then you extract and save results