Question

我有一个很长的参数向量（大约4 ^ 10个元素）和一个索引向量。我的目标是将索引向量中索引的所有参数值加在一起。

例如，如果我有para = [1,2,3,4,5,5,5]和indices = [3,3,1,6]那么我想找到第三个的累积和得到12的值（3）两次，第一个值（1）和第六个（5）。还有一个选项可以根据它们的位置扭曲参数值。

我正在尝试加速R实现，因为我称之为数百万次。

我当前的代码总是返回production，我看不出它出错的地方

这是Rcpp功能：

NA

这是工作的R版本：

double dot_prod_c(NumericVector indices, NumericVector paras, 
                   NumericVector warp = NA_REAL) {
int len = indices.size();
LogicalVector indices_ok;
for (int i = 0; i < len; i++){
    indices_ok.push_back(R_IsNA(indices[i]));
}
if(is_true(any(indices_ok))){
    return NA_REAL;
}
double counter = 0;
if(NumericVector::is_na(warp[1])){
    for (int i = 0; i < len; i++){
        counter += paras[indices[i]];
    }
} else {
    for (int i = 0; i < len; i++){
        counter += paras[indices[i]] * warp[i];
    }
}
return counter;
}

以下是使用microbenchmark软件包进行测试和基准测试的一些代码：

dot_prod <- function(indices, paras, warp = NA){
    if(is.na(warp[1])){
        return(sum(sapply(indices, function(ind) paras[ind + 1])))
    } else {
        return(sum(sapply(1:length(indices), function(i){
            ind <- indices[i]
            paras[ind + 1] * warp[i]
        })))
    }
}

Answer 1

我在尝试通过您的代码解释您的总体目标时遇到了一些麻烦，所以我只是想解决这个问题

例如，如果我有para = [1,2,3,4,5,5,5]并且index = [3,3,1,6] 然后我想找到第三个值的累积和（3）两次，第一个值（1）和第六个（5），得到12.有另外还可以选择根据参数值进行变形他们的位置。

因为我最清楚。

您的C ++代码存在一些问题。首先，不要这样做 - NumericVector warp = NA_REAL - 使用Rcpp::Nullable<>模板（如下所示）。这将解决一些问题：

它更具可读性。如果您不熟悉Nullable类，它几乎就是它听起来的样子 - 一个可能为空的对象，也可能不为空。
您不必进行任何尴尬的初始化，例如NumericVector warp = NA_REAL。坦率地说，我很惊讶编译器接受了这一点。
您不必担心意外忘记C ++使用从零开始的索引，与R不同，如此行：if(NumericVector::is_na(warp[1])){。这有不明确的行为写在它上面。

这是一个修订版本，取决于您对上述问题的引用说明：

#include <Rcpp.h>

typedef Rcpp::Nullable<Rcpp::NumericVector> nullable_t;
// [[Rcpp::export]]
double DotProd(Rcpp::NumericVector indices, Rcpp::NumericVector params, nullable_t warp_ = R_NilValue) {
  R_xlen_t i = 0, n = indices.size();
  double result = 0.0;

  if (warp_.isNull()) {
    for ( ; i < n; i++) {
      result += params[indices[i]];
    }    
  } else {
    Rcpp::NumericVector warp(warp_);
    for ( ; i < n; i++) {
      result += params[indices[i]] * warp[i];
    }  
  }

  return result;
}

您有一些精心设计的代码来生成示例数据。我没有花时间来完成这个，因为它不是必要的，也不是基准测试。你说自己C ++版本没有产生正确的结果。您的首要任务应该是让您的代码处理简单数据。然后给它提供一些更复杂的数据。然后基准。上面的修订版本适用于简单数据：

args <- list(
  indices = c(3, 3, 1, 6),
  params = c(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5),
  warp = c(.25, .75, 1.25, 1.75)
)

all.equal(
  DotProd(args[[1]], args[[2]]), 
  dot_prod(args[[1]], args[[2]]))
#[1] TRUE

all.equal(
  DotProd(args[[1]], args[[2]], args[[3]]), 
  dot_prod(args[[1]], args[[2]], args[[3]]))
#[1] TRUE

此示例数据的速度也比R版本快。我没有理由相信它不适用于更大，更复杂的数据 - 对于* apply函数来说，没有任何神奇或特别的效率;他们只是更惯用/可读R.

microbenchmark::microbenchmark(
  "Rcpp" = DotProd(args[[1]], args[[2]]), 
  "R" = dot_prod(args[[1]], args[[2]]))
#Unit: microseconds
#expr    min      lq     mean  median      uq    max neval
#Rcpp  2.463  2.8815  3.52907  3.3265  3.8445 18.823   100
#R    18.869 20.0285 21.60490 20.4400 21.0745 66.531   100
#
microbenchmark::microbenchmark(
  "Rcpp" = DotProd(args[[1]], args[[2]], args[[3]]), 
  "R" = dot_prod(args[[1]], args[[2]], args[[3]]))
#Unit: microseconds
#expr    min      lq     mean median      uq    max neval
#Rcpp  2.680  3.0430  3.84796  3.701  4.1360 12.304   100
#R    21.587 22.6855 23.79194 23.342 23.8565 68.473   100

我省略了上面例子中的NA检查，但是通过使用一点Rcpp糖也可以修改为更惯用的东西。以前，你这样做：

LogicalVector indices_ok;
for (int i = 0; i < len; i++){
  indices_ok.push_back(R_IsNA(indices[i]));
}
if(is_true(any(indices_ok))){
  return NA_REAL;
}

它有点咄咄逼人 - 您正在测试整个值向量（使用R_IsNA），然后应用is_true(any(indices_ok)) - 当您可能过早地中断并返回NA_REAL时在R_IsNA(indices[i])的第一个实例上生成true。此外，push_back的使用会使您的功能相当慢 - 您最好将indices_ok初始化为已知大小并通过循环中的索引访问来填充它。然而，这是压缩操作的一种方法：

if (Rcpp::na_omit(indices).size() != indices.size()) return NA_REAL;

为了完整性，这里有一个完全糖化的版本，可以让你完全避免循环：

#include <Rcpp.h> 

typedef Rcpp::Nullable<Rcpp::NumericVector> nullable_t;
// [[Rcpp::export]]
double DotProd3(Rcpp::NumericVector indices, Rcpp::NumericVector params, nullable_t warp_ = R_NilValue) {
  if (Rcpp::na_omit(indices).size() != indices.size()) return NA_REAL; 

  if (warp_.isNull()) {
    Rcpp::NumericVector tmp = params[indices];
    return Rcpp::sum(tmp);    
  } else {
    Rcpp::NumericVector warp(warp_), tmp = params[indices];
    return Rcpp::sum(tmp * warp); 
  }
}

/*** R

all.equal(
  DotProd3(args[[1]], args[[2]]), 
  dot_prod(args[[1]], args[[2]]))
#[1] TRUE

all.equal(
  DotProd3(args[[1]], args[[2]], args[[3]]), 
  dot_prod(args[[1]], args[[2]], args[[3]]))
#[1] TRUE

*/

Rcpp函数用于添加向量的元素

1 个答案: