Caret in R：设置allowParallel的核心数量？

Question

我正在使用R的插入符号包，并且在训练函数（训练）中我使用了allowParallel参数，它可以工作。 但是，它使用了所有核心，并且由于培训在我的本地PC上运行，我宁愿为自己留下一个核心，以便能够在训练模型时工作。 有没有办法做到这一点？

根据我的收集，似乎不同的模型类型可能使用不同的并行化包。 我在windows上工作，所以我猜它不是在使用doMC（我知道如何设置内核的数量......）

Answer 1

经过更多的研究，我找到了一种方法来使用我想要的核心数量：train可以选择直接指定num.threads = 7使用的核心数（8个核心中的7个）

rf_model<-train(Target~., data = df_tree_train, method = "ranger",
                trControl = trainControl(method = "oob"
                                       , verboseIter  = TRUE
                                       , allowParallel = TRUE
                                       , classProbs = TRUE
                )
                , verbose = T
                , tuneGrid = tuneGrid
                , num.trees = 50
                , num.threads = 7  # <- This one
)

Answer 2

我很惊讶：

library("doParallel")
registerParallel(parallel::detectCores() - 1)

不这样做。 也许有递归并行性不承认上述内容。 您可以尝试使用doFuture包：

library("doFuture")
registerDoFuture()
plan(multiprocess, workers = availableCores() - 1)

应该保护免受不必要的嵌套并行性。