R 中的嵌套 foreach 循环，其中内循环返回一个矩阵

Question

我正在尝试并行化我拥有的 for 循环。 有问题的循环中有一个嵌套循环，我想对其进行并行化。 答案肯定非常类似于： R 中的嵌套 foreach 循环以更新公共数组，但我似乎无法让它工作。 我已经尝试了我能想到的所有选项，包括将内部循环转换为它自己的函数并将其并行化，但我一直在返回空列表。

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)

但是这和我的其他类似尝试不起作用。

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

使用 foreach 时，您永远不会像您怀疑的那样“设置一个空白的结果列表以保存到”。 相反，您将评估 foreach 循环体的结果组合起来，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。 该矩阵被分配给变量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 2

您需要将 foreach 的结果放在一个变量中：

    results<- foreach( ...

Answer 3

• 我知道这是一个过时的问题，但只是给那些没有嵌套 foreach 工作的人一个提示。
• 如果使用foreach()%dopar%{foreach()%do%{}} .packages = c("doSNOW")循环，则需要在外循环的扩充中包含.packages = c("doSNOW") ，否则会遇到"doSNOW not found"错误。
• 通常，人们只是并行化内部循环（ foreach()%:%foreach()%dopar%{} ，正如论坛上所建议的那样），对于大量数据（等待每 100 个结果的组合），这可能会慢得多并且也在每个内部循环的末尾，并且这个过程不是并行的！）。