从 R 中的 parallelSVM 重现结果的问题

Question

我无法设置种子值以从parallelSVM()获得可重现的结果。

 library(e1071)
 library(parallelSVM)

 data(iris)
 x <- subset(iris, select = -Species)
 y <- iris$Species

set.seed(1)
model       <- parallelSVM(x, y)
parallelPredictions <- predict(model, x)

set.seed(1)
model2       <- parallelSVM(x, y)
parallelPredictions2 <- predict(model2, x)

all.equal(parallelPredictions,parallelPredictions2) 

我知道这不是为多核操作设置种子值的正确方法，但我不知道该怎么做。

我知道在使用mclapply时有一个选项，但这对我的情况没有帮助。

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编辑：
我找到了一个解决方案，方法是通过trace更改parallelSVM中的 function trainSample()并使用foreach循环更改种子的doRNG package。

有人知道更好的解决方案吗？

Answer 1

简而言之， parallelSVM中没有实现的方法来处理这个问题。 然而 package 使用foreach和doParallel包来处理它的并行操作。 并且在stackoverflow上足够努力地挖掘解决方案是可能的！

归功于这个答案，关于doRNG package 的使用，这个答案让我对更简单的封闭解决方案有了一个想法。

解决方案：

在parallelSVM package 中，并行化通过parallelSVM::registerCores函数发生。 这个 function 只是简单地使用核心数量调用doParallel::registerDoParallel ，而不是进一步的 arguments。 我的想法是简单地更改parallelSVM::registerCores function，以便在创建新集群后自动将种子设置为。

在执行需要并行种子的并行计算时，需要确保两件事

1. 种子需要给集群中的每个节点
2. 生成器必须是一个在集群中渐近随机的生成器。

幸运的是doRNG package 处理第一个并使用在 2 上没问题的种子。使用unlockNamespace和assign的组合，我们可以覆盖parallelSVM::registerCores ，这样它就可以使用适当的种子调用doRNG::registerDoRNG (答案末尾的函数）。 这样做我们实际上可以获得适当的再现性，如下所示：

library(parallelSVM)
library(e1071)
data(magicData)
set.seed.parallelSWM(1) #<=== set seed as we would normally.
#Example from help(parallelSVM)
system.time(parallelSvm1 <- parallelSVM(V11 ~ ., data = trainData[,-1],
                                       numberCores = 4, samplingSize = 0.2, 
                                       probability = TRUE, gamma=0.1, cost = 10))
system.time(parallelSvm2 <- parallelSVM(V11 ~ ., data = trainData[,-1],
                                       numberCores = 4, samplingSize = 0.2, 
                                       probability = TRUE, gamma=0.1, cost = 10))
pred1 <- predict(parallelSvm1)
pred2 <- predict(parallelSvm2)
all.equal(pred1, pred2)
[1] TRUE
identical(parallelSvm1, parallelSvm2)
[1] FALSE

请注意， identical没有能力通过parallel::parallelSvm正确评估对象 output，因此预测更好地检查模型是否相同。

为了安全起见，让我们检查问题中的可重复示例是否也是这种情况

x <- subset(iris, select = -Species)
y <- iris$Species
set.seed.parallelSWM(1) #<=== set seed as we would normally (not necessary if above example has been run).
model       <- parallelSVM(x, y)
model2       <- parallelSVM(x, y)
parallelPredicitions <- predict(model, x)
parallelPredicitions2 <- predict(model2, x)
all.equal(parallelPredicitions, parallelPredicitions2)
[1] TRUE

呸..

最后，如果我们完成了，或者如果我们再次想要随机种子，我们可以通过执行重置种子

set.seed.parallelSWM() #<=== set seed to random each execution (standard).
#check:
model       <- parallelSVM(x, y)
model2       <- parallelSVM(x, y)
parallelPredicitions <- predict(model, x)
parallelPredicitions2 <- predict(model2, x)
all.equal(parallelPredicitions, parallelPredicitions2)
[1] "3 string mismatches"

（output 会有所不同，因为未设置 RNNG 种子）

set.seed.parallelSWM function

归功于这个答案。 请注意，我们可能不必加倍分配，但在这里我只是简单地复制了答案，而不检查代码是否可以进一步减少。

set.seed.parallelSWM <- function(seed, once = TRUE){
    if(missing(seed) || is.character(seed)){
        out <- function (numberCores) 
        {
            cluster <- parallel::makeCluster(numberCores)
            doParallel::registerDoParallel(cluster)
        }
    }else{
        require("doRNG", quietly = TRUE, character.only = TRUE)
        out <- function(numberCores){
            cluster <- parallel::makeCluster(numberCores)
            doParallel::registerDoParallel(cluster)
            doRNG::registerDoRNG(seed = seed, once = once)
        }
    }
    unlockBinding("registerCores", as.environment("package:parallelSVM"))
    assign("registerCores", out, "package:parallelSVM")
    lockBinding("registerCores", as.environment("package:parallelSVM"))
    unlockBinding("registerCores", getNamespace("parallelSVM"))
    assign("registerCores", out, getNamespace("parallelSVM"))
    lockBinding("registerCores", getNamespace("parallelSVM"))
    #unlockBinding("registerCores", as.environment("package:parallelSVM"))
    invisible()
}