Question

我需要并行化概率神经网络演算。由于我需要一个进度条，我被告知使用plyr而不是％dopar％和foreach。

我们假设我的桌子是：

tra<-data.frame(flag_compro=c(1,0,0,1,1,1,0), a=c(0.3,0.4, 0.2, 0.1,.04, .9, .2), b=c(.3, .6, .7, .6, .8, .9, .1))

“训练”虽然pnn只是记住了结构：

library("pnn")
pnn <- learn(tra, category.column=grep('flag_compro', colnames(tra)))
nn1 <- smooth(pnn, sigma=0.05)

然后我的功能是：

pred_pnn <- function(x){
  data.frame(prob = guess(nn1, x)$probabilities[1], row.names = NULL)
}

我们假设我在另一个表中预测（为简单起见，我将使用相同的内容）：

test<-tra[, -grep('flag_compro', colnames(tra))]

现在，我知道PNN包一次只能运行一行。所以以下方法确实有效：

pred_pnn(as.matrix(test)[1,])

所以，如果我尝试使用plyr包，请使用：

t<-as.matrix(test)
mlply(t, 1,pred_pnn, .parallel=T, .paropts=c('pnn'))

我收到以下错误：

Error in do.ply(i) : 
  task 1 failed - "object pred_pnn not found"
In addition: Warning messages:
1: <anonymous>: ... may be used in an incorrect context: ‘.fun(piece, ...)’

我想这种情况正在发生，因为我需要引入一个列名（？），但由于我需要逐行执行，我该如何解决？另外，我如何添加进度条（或让我了解剩余时间的东西）？

由于

R-plyr并行化

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