R中的嵌套foreach循环，其中内部循环returns一个矩阵

Question

我正在尝试并行化我拥有的 for 循环。有问题的循环内有一个嵌套循环，我想并行化。答案肯定非常类似于：nested foreach loops in R to update common array，但我似乎无法让它工作。我已经尝试了所有我能想到的选项，包括将内部循环变成它自己的函数并将其并行化，但我总是得到空列表。

第一个非 foreach 示例有效：

theFrame <- data.frame(col1=rnorm(100), col2=rnorm(100))

theVector <- 2:30

regFor <- function(dataFrame, aVector, iterations)
{   
    #set up a blank results matrix to save into.
    results <- matrix(nrow=iterations, ncol=length(aVector))

    for(i in 1:iterations)
    {
        #set up a blank road map to fill with 1s according to desired parameters
        roadMap <- matrix(ncol=dim(dataFrame)[1], nrow=length(aVector), 0)
        row.names(roadMap) <- aVector
        colnames(roadMap) <- 1:dim(dataFrame)[1]

        for(j in 1:length(aVector))
        {
            #sample some of the 0s and convert to 1s according to desired number of sample
            roadMap[j,][sample(colnames(roadMap),aVector[j])] <- 1
        }

        temp <- apply(roadMap, 1, sum)

        results[i,] <- temp
    }

    results <- as.data.frame(results)
    names(results) <- aVector

    results
}

test <- regFor(theFrame, theVector, 2)

但是这个和我其他类似的尝试都不起作用。

trying <- function(dataFrame, aVector, iterations, cores)
{   
    registerDoMC(cores)

    #set up a blank results list to save into. i doubt i need to do this
    results <- list()

    foreach(i = 1:iterations, .combine="rbind") %dopar%
    {
        #set up a blank road map to fill with 1s according to desired parameters
        roadMap <- matrix(ncol=dim(dataFrame)[1], nrow=length(aVector), 0)
        row.names(roadMap) <- aVector
        colnames(roadMap) <- 1:dim(dataFrame)[1]

        foreach(j = 1:length(aVector)) %do%
        {
            #sample some of the 0s and convert to 1s according to desired number of sample
            roadMap[j,][sample(colnames(roadMap),aVector[j])] <- 1
        }

        results[[i]] <- apply(roadMap, 1, sum)
    }
    results
}

test2 <- trying(theFrame, theVector, 2, 2)

我认为无论如何我都必须在内循环中使用foreach，对吗？

Answer 1

你需要把foreach的结果放在一个变量中：

    results<- foreach( ...

Answer 2

使用 foreach 时，您绝不会 "set up a blank results list to save into"，正如您所怀疑的那样。相反，您将评估 foreach 循环主体的结果组合起来，然后返回组合结果。在这种情况下，我们希望外部 foreach 循环将向量（由内部 foreach 循环计算）按行组合成一个矩阵。该矩阵分配给变量 results，然后将其转换为数据框。

这是我第一次尝试转换您的示例：

library(doMC)

foreachVersion <- function(dataFrame, aVector, iterations, cores) {
  registerDoMC(cores) # unusual, but reasonable with doMC
  rows <- nrow(dataFrame)
  cols <- length(aVector)
  results <-
    foreach(i=1:iterations, .combine='rbind') %dopar% {
      # The value of the inner foreach loop is returned as
      # the value of the body of the outer foreach loop
      foreach(aElem=aVector, .combine='c') %do% {
        roadMapRow <- double(length=rows)
        roadMapRow[sample(rows,aElem)] <- 1
        sum(roadMapRow)
      }     
    }
  results <- as.data.frame(results)
  names(results) <- aVector
  results
}

内层循环不需要作为 foreach 循环来实现。您也可以使用 sapply，但我会尝试找出是否有更快的方法。但是对于这个答案，我想演示一个 foreach 方法。我使用的唯一真正的优化是通过在内部 foreach 循环中执行 sum 来摆脱对 apply 的调用。

Answer 3

我知道这是一个过时的问题，但只是给那些提示谁没有得到嵌套的 foreach 来工作。
如果用 foreach()%dopar%{foreach()%do%{}} 并行化外循环，你会需要在外部的扩充中包含 .packages = c("doSNOW") 循环，否则你会运行变成 "doSNOW not found" 错误。
一般来说，人们只是将内部循环并行化（foreach()%:%foreach()%dopar%{}，论坛上也有建议），这对于大量数据（等待组合每 100 个结果以及每个内部循环的末尾，这个过程不是并行的！）。

R中的嵌套foreach循环，其中内部循环returns一个矩阵

Nested foreach loop in R where inner loop returns a matrix

r

loops

foreach

parallel-processing

domc