将下面的示例转换为gfor循环。我遇到类型为“参数0的无效维”的错误,下面是完整的错误消息。但是,发生错误,然后函数运行,然后出现相同的错误。此模式重复。我很困惑,想知道这个错误是否与系统有关。
完整错误消息:
Error in random_shuffle(theta, 5, 1) :
ArrayFire Exception (Invalid input size:203):
In function af_err af_assign_seq(af_array *, const af_array, const unsigned int, const af_seq *, const af_array)
In file src/api/c/assign.cpp:168
Invalid dimension for argument 0
Expected: (outDims.ndims() >= inDims.ndims())
第二个问题,使用gfor循环时,种子无法通过输入参数进行更改。
#include "RcppArrayFire.h"
using namespace Rcpp;
using namespace RcppArrayFire;
// [[Rcpp::export]]
af::array random_shuffle(const RcppArrayFire::typed_array<f64> theta, int counts, int seed){
const int theta_size = theta.dims()[0];
af::array out(counts, theta_size, f64);
af::array seed_seq = af::seq(seed, seed+counts);
// for(int f = 0; f < counts; f++){
gfor ( af::seq f, counts-1 ){
af::randomEngine engine;
engine.setSeed(af::sum<double>(seed_seq(f)));
af::array index_shuffle(1, u16);
af::array temp_rand(1, f64);
af::array temp_end(1, f64);
af::array shuffled = theta;
// implementation of the Knuth-Fisher-Yates shuffle algo
for(int i = theta_size-1; i > 1; i --){
index_shuffle = af::round(af::randu(1, u16, engine)/(65536/(i+1)));
temp_rand = shuffled(index_shuffle);
temp_end = shuffled(i);
shuffled(index_shuffle) = temp_end;
shuffled(i) = temp_rand;
}
out(f, af::span) = shuffled;
}
return out;
}
/*** R
theta <- 10:20
random_shuffle(theta, 5, 1)
random_shuffle(theta, 5, 2)
*/
使用Ralf Stunber的解决方案进行了更新,但在列空间中对样本进行了“改组”。
// [[Rcpp::export]]
af::array random_shuffle2(const RcppArrayFire::typed_array<f64> theta, int counts, int seed) {
int len = theta.dims(0);
af::setSeed(seed);
af::array tmp = af::randu(len, counts, 1);
af::array val, idx;
af::sort(val, idx, tmp, 1);
af::array shuffled = theta(idx);
return af::moddims(shuffled, len, counts);
}
/*** R
random_shuffle2(theta, 5, 1)
*/
在第二部分中,重复50次,这些样本将移向遍历。
答案 0 :(得分:2)
您为什么要并行使用多个RNG引擎?确实没有必要这样做。通常,仅使用全局RNG引擎就足够了。只设置一次该引擎的种子也应该足够。您可以使用RcppArrayFire::arrayfire_set_seed
从R中进行此操作。此外,gfor
循环内的随机数生成不能像人们期望的那样工作,参见c.f。 http://arrayfire.org/docs/page_gfor.htm。
无论如何,我不是编写高效GPU算法的专家,这就是为什么我喜欢使用ArrayFire之类的库中实现的方法的原因。不幸的是,ArrayFire没有随机播放算法,但是相应的问题有一个nice implementation,可以将您的情况概括为多次随机播放:
// [[Rcpp::depends(RcppArrayFire)]]
#include "RcppArrayFire.h"
// [[Rcpp::export]]
af::array random_shuffle(const RcppArrayFire::typed_array<f64> theta, int counts, int seed) {
int len = theta.dims(0);
af::setSeed(seed);
af::array tmp = af::randu(counts, len, 1);
af::array val, idx;
af::sort(val, idx, tmp, 1);
af::array shuffled = theta(idx);
return af::moddims(shuffled, counts, len);
}
顺便说一句,由于以后的用法,将不同的样本排列在列而不是行中可能更有意义,因为R和AF都使用列主布局。