R 中的 %dopar% 无法正常工作

Question

我刚开始在 R 中使用 foreach 和 %dopar% 方法进行并行处理，但我得到的结果令人困惑，而且与 for 循环不同；这是我用来测试我得到的那些方法和结果的代码：

library(plyr); library(doParallel); library(foreach)

cs <- makeCluster(2)
registerDoParallel(cs)

sfor_start <- Sys.time()
s_for=as.numeric()
for (i in 1:1000) {
  s_for[i] = sqrt(i)
}
print(Sys.time() - sfor_start)

sdopar_start <- Sys.time()
sdopar=as.numeric()
foreach(k=1:1000) %dopar% {
  sdopar[k] = sqrt(k)
}
print(Sys.time() - sdopar_start)

结果如下：

> s_for[1:10]; sdopar[1:10]
 [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 2.449490 2.645751 2.828427 3.000000 3.162278
 [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

提前致谢:)

Answer 1

请先阅读函数的文档，然后再说它们不起作用。

foreach 比 for 循环更像 lapply。

因此，例如，foreach(k=1:1000) %dopar% sqrt(k) 给出与 lapply(1:1000, sqrt) 相同的结果。

然而，使用 foreach SEQUENTIALLY 时确实可以修改全局变量。然而，当使用并行性时，向量 sdopar 被复制到每个 "cluster" 以便您修改副本，而不是初始对象。

因此，您必须按照@ChiPak 提到的选项 .combine = c 或之后使用 do.call(sdopar, c) 进行操作。

PS：始终初始化您迭代填充的向量（为了不增长向量的效率），例如这样：s_for <- double(1000).

R 中的 %dopar% 无法正常工作

%dopar% in R does not work properly

parallel-processing

foreach

r

plyr