Question

我正在foreach循环中使用1.3e6x1.3e6的大型共享内存矩阵。我使用bigstatsr软件包的FBM函数创建该矩阵。我需要FBM类对象中的循环结果不耗尽RAM内存。这就是我想要没有FBM类对象的事情。

library(doParallel)
 library(foreach)
 library("doFuture")

 cl=makeCluster(2)
 registerDoParallel(cl
                    )
 registerDoFuture()
 plan(multicore)

 results=foreach(a=1:4,.combine='cbind') %dopar% {
   a=a-1
   foreach(b=1:2,.combine='c') %dopar% {
     return(10*a + b)
   }
 }

这就是我尝试的方式

library(bigstatsr)

 results=FBM(4,4,init=0)
 saveinFBM=function(x,j){results[,j]=x}

 foreach(a=1:4,.combine='savinFBM') %dopar% {
   a=a-1
   foreach(b=1:2,.combine='c') %dopar% {
     return(10*a + b)
   }
 } 
Error in get(as.character(FUN), mode = "function", envir = envir) : 
  object 'savinFBM' of mode 'function' was not found

PS：有人可以添加标签“ dofuture”吗？

Answer 1

如果我正确理解了您想做什么，则可以使用outer(1:2, 1:4, function(b, a) 10 * (a - 1) + b)来加快速度。

如果要使用此功能填充FBM，则可以执行以下操作：

library(bigstatsr)
X <- FBM(200, 400)
big_apply(X, a.FUN = function(X, ind) {
  X[, ind] <- outer(rows_along(X), ind, function(b, a) 10 * (a - 1) + b)
  NULL
})

通常，当您在磁盘上写数据时（使用X[, ind]时您会做什么），使用并行性无济于事，但是您真的想尝试一下，可以使用ncores = nb_cores()作为附加参数的big_apply()。

将来自嵌套的foreach循环的结果存储在FBM类中

1 个答案: