bnlearn 的并行化（使用并行包）

Question

我正在使用 R 包 bnlearn 来估计贝叶斯网络结构。它有一个使用 parallel 包的内置并行化。但是，那是行不通的。

使用联机帮助页中的示例 bnlearn::parallel integration:

library(parallel)
library(bnlearn)

cl = makeCluster(2)

# check it works.
clusterEvalQ(cl, runif(10))    # -> this works

data(learning.test)
res = gs(learning.test, cluster = cl)

这里我得到错误"Error in check.cluster(cluster) : cluster is not a valid cluster object."

有人知道如何让它工作吗？

Answer 1

这是一个错误。请将其报告给软件包维护者。

这里是check.cluster的代码：

function (cluster) 
{
    if (is.null(cluster)) 
        return(TRUE)
    if (any(class(cluster) %!in% supported.clusters)) 
        stop("cluster is not a valid cluster object.")
    if (!requireNamespace("parallel")) 
        stop("this function requires the parallel package.")
    if (!isClusterRunning(cluster)) 
        stop("the cluster is stopped.")
}

现在，如果您查看 cl 的 class：

class(cl)
#[1] "SOCKcluster" "cluster"

让我们重现检查：

bnlearn:::supported.clusters
#[1] "MPIcluster"  "PVMcluster"  "SOCKcluster"

`%!in%` <- function (x, table) {
  match(x, table, nomatch = 0L) == 0L
}
any(class(cl) %!in% bnlearn:::supported.clusters)
#[1] TRUE

cluster 不在 supported.clusters 中。我相信，该函数应该只检查集群是否有受支持的 class 而不是是否有不受支持的 class.

作为解决方法，您可以更改 supported.clusters：

assignInNamespace("supported.clusters", 
                  c("cluster", "MPIcluster",  
                    "PVMcluster", "SOCKcluster"), 
                  "bnlearn")

bnlearn 的并行化（使用并行包）

parallelization of bnlearn (with parallel package)

parallel-processing

r