parallel::clusterExport 如何从全局环境传递嵌套函数？

Question

我正在创建一个调用 parallel::parApply 的函数 (myFUN)，其中一个函数 yourFUN 作为参数提供。

在很多情况下，yourFUN 将包含来自全局环境的自定义函数。

所以，虽然我可以将 "yourFUN" 传递给 parallel::clusterExport，但我无法事先知道其中的函数名称，并且 clusterExport returns 给我一个错误，因为它找不到它们。

我不想导出yourFUN的整个封闭环境，因为它可能很大。

有没有办法让我只导出运行 yourFUN 所需的变量？

实际函数很长，这里是错误的最小化示例：

mydata <- matrix(data = 1:9, 3, 3)

perfFUN <- function(x) 2*x

opt_perfFUN <- function(y) max(perfFUN(y))

avg_perfFUN <- function(w) perfFUN(mean(w))

myFUN <- function(data, yourFUN, n_cores = 1){

  cl <- parallel::makeCluster(n_cores)
  parallel::clusterExport(cl, varlist = c("yourFUN"), envir = environment())

  parallel::parApply(cl, data, 1, yourFUN)

}

myFUN(data = mydata, yourFUN = opt_perfFUN)
myFUN(data = mydata, yourFUN = avg_perfFUN)

 Error in checkForRemoteErrors(val) : one node produced an error: could not find function "perfFUN"

非常感谢！

Answer 1

一个可能的解决方案，使用：

myFUN <- function(data, yourFUN, n_cores = 1) {

  cl <- parallel::makeCluster(n_cores)
  on.exit(parallel::stopCluster(cl), add = TRUE)

  envir <- environment(yourFUN)
  parallel::clusterExport(cl, varlist = ls(envir), envir = envir)

  parallel::parApply(cl, data, 1, yourFUN)  
}

parallel::clusterExport 如何从全局环境传递嵌套函数？

parallel::clusterExport how to pass nested functions from global environment?

r

parallel-processing

scoping