Question

我想模拟数据，同时对这些数据进行10000次分析。因此我使用＆＃34; for＆＃34;在R中循环重复工作10000次。现在我想并行化这个任务。我遵循以下代码：

library(parallel)
library(doSNOW)
cl <- makeSOCKcluster(3)
registerDoSNOW(cl)

progress <- function(n) cat(sprintf("task %d is complete\n", n)) # to check the progress of the work

setno<- data.frame(sample_no=c(1:10000))
no_of_samples<- unique(setno$sample_no)

simulated_data_list <- vector("list",length(no_of_samples))
analysis_result <-  numeric(length(simulated_data_list ))

foreach(i=1:10000,progress)%dopar%{
 tryCatch({
 simulated_data_list[[i]]<-  rnorm(100)# suppose we are simulating data 
 analysis_result[[i]] <-  1-pnorm(simulated_data_list[[i]][1])
 },error=function(e){cat("ERROR:",conditionMessage(e),"\n")})
}

但每次我这样做，我发现程序没有模拟数据（程序代码没有问题，因为它没有并行化就能正常运行）。我无法理解上述代码中的问题所在。你能建议任何更好的方法来做这项工作吗？

Answer 1

您必须return来自foreach循环。例如：

library(parallel)
library(doSNOW)
cl <- makeSOCKcluster(3)
registerDoSNOW(cl)

result <- foreach(i = 1:5) %dopar% {
    sim <- rnorm(2)
    list(sim , 1 - pnorm(sim[1]))
}
simulated_data_list <- lapply(result, "[[", 1)
analysis_result <- lapply(result, "[[", 2)

例如，使用简单for我们可以附加到列表，但foreach不能像这样工作：

dummyList <- list()
dummyList2 <- list()
foreach(i = 1:5) %dopar% {
    dummyList[[i]] <- rnorm(2)
}
for(i in 1:5) {
    dummyList2[[i]] <- rnorm(2)
}
lapply(list(dummyList, dummyList2), length)

[[1]]
[1] 0
[[2]]
[1] 5

从并行for循环返回结果

1 个答案: