Question

在插入符号文档中给出了允许并行处理以下代码的工作

library(doMC) 
registerDoMC(cores = 5) 
## All subsequent models are then run in parallel

但是在最新的R版本（3.4）中，包doMC不可用。任何人都可以让我知道任何其他方式进行并行处理吗？

更新：罗马建议的工作原理。 DoMC不适用于Windows。对于Windows，请使用doParallel包cls = makeCluster(no of cores to use)，然后使用registerDoParallel(cls)。还要确保在trControl中将allowParallel设置为TRUE。

Answer 1

doMC利用包multicore的强大功能，以分布式/并行模式进行计算。如果您使用Windows不支持的平台，这很好。

您可以使用其他框架，例如随R附带的parallel。为此，您需要在所有三个主要平台上运行的程序包doParallel。

Answer 2

通常我这样做会添加allowParallel= TRUE：

svmopt.caret=train(Y~.,data=nearsep1,method="svmLinear",
                   trControl=trainControl(method="cv",number=10,search="grid"),
                   tuneGrid=paramgrid,
                   allowParallel=TRUE)

Answer 3

只需扩展前面的答案的实现范围，并且基本上使用Caret package documentation，以下是对我有用的食谱：

set.seed(112233)
library(parallel) 
# Calculate the number of cores
no_cores <- detectCores() - 1

library(doParallel)
# create the cluster for caret to use
cl <- makePSOCKcluster(no_cores)
registerDoParallel(cl)

# do your regular caret train calculation enabling
# allowParallel = TRUE for the functions that do
# use it as part of their implementation. This is
# determined by the caret package.

stopCluster(cl)
registerDoSEQ()

插入符号中R的并行处理

3 个答案: