Question

从命令行或脚本使用jags.parallel工作正常。我可以从http://www.inside-r.org/packages/cran/R2jags/docs/jags运行这个修改过的例子就好了

# An example model file is given in:
  model.file <- system.file(package="R2jags", "model", "schools.txt")
#=================#
# initialization  #
#=================#

  # data
  J <- 8.0
  y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
  sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)

  jags.data <- list("y","sd","J")
  jags.params <- c("mu","sigma","theta")
  jags.inits <- function(){
    list("mu"=rnorm(1),"sigma"=runif(1),"theta"=rnorm(J))
  }


#===============================#
# RUN jags and postprocessing   #
#===============================#
#  jagsfit <- jags(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
#    n.iter=5000, model.file=model.file)

  # Run jags parallely, no progress bar. R may be frozen for a while, 
  # Be patient. Currenlty update afterward does not run parallelly

  print("Running Parallel") 
  jagsfit <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
    n.iter=5000, model.file=model.file)

但是如果我把它包装在一个函数

中

testparallel <- functions(out){
# An example model file is given in:
    .
    .
    .
jagsfit <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
  n.iter=5000, model.file=model.file)
print(out)
return(jagsfit)
}

然后我收到错误： get（name，envir = envir）中的错误：object＆＃39; y＆＃39;未找到根据我发现here的内容，我知道导出到群集的环境存在问题，我通过更改

修复了它

J <- 8.0
y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)

到

  assign("J",8.0,envir=globalenv()) 
  assign("y",c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2),envir=globalenv()) 
  assign("sd",c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6),envir=globalenv())

有没有更好的解决方法？

谢谢你，格雷格

P.S。

我正在为其他人制作此代码，所以我并不想改变R2jags包中的内容，让我通过环境导出，虽然我打算向包的作者提出建议。

Answer 1

所以我联系了R2jags的作者，他在jags.parallel中添加了一个附加参数，让你传递envir，然后传递到clusterExport。

这很有效，除了它允许我的数据名称和jags.parallel函数中的变量之间的冲突。

Answer 2

如果您并行使用JAGS，我建议您查看包rjags并结合包dclone。我认为dclone非常强大，因为语法与rjags完全相同。我从来没有看到你的这个包的问题。

如果你想使用R2jags我认为你需要将你的变量和init函数传递给具有该函数的worker：

clusterExport(cl, list("jags.data", "jags.params", "jags.inits"))

Answer 3

在不更改R2jags代码的情况下，您仍然可以使用list2env以更简单的方式将这些数据变量分配到全局环境。

显然，人们担心这些变量名称可能会在全局环境中被覆盖，但您可能可以控制它。

下面是与原始帖子中给出的示例相同的代码，除了我将数据放入列表并使用list2env函数将该列表的数据发送到全局环境中。（另外我在函数中取出了未使用的“out”变量。）这对我来说运行正常;但是，您可能需要添加更多链和/或添加更多迭代才能看到行动中的并行性。

testparallel <- function(){

    library(R2jags)

    model.file <- system.file(package="R2jags", "model", "schools.txt")

    # Make a list of the data with named items.
    jags.data.v2 <- list(
        J=8.0, 
        y=c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2),
        sd=c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6) )

    # Store all that data explicitly in the globalenv() as
    # was previosly suggesting using the assign(...) function.
    # This will do that for you.
    # Now R2jags will have access to the data without you having 
    # to explicitly "assign" each to the globalenv.
    list2env( jags.data.v2, envir=globalenv() )

    jags.params <- c("mu","sigma","theta")
    jags.inits <- function(){
        list("mu"=rnorm(1),"sigma"=runif(1),"theta"=rnorm(J))
    }

    jagsfit <- jags.parallel(
        data=names(jags.data.v2), 
        inits=jags.inits, 
        jags.params, 
        n.iter=5000, 
        model.file=model.file)

    return(jagsfit)
}

在函数中使用jags.parallel（R语言get（name，envir = envir）中的错误：对象＆＃39; y＆＃39;未找到）

3 个答案: