問題タブ [parallel-foreach]

Windows マシンで Snow バックエンドを使用して foreach ループを実行しています。使用するコアは 8 つあります。rscript は、Python スクリプトに埋め込まれたシステム コールを介して実行されるため、アクティブな Python インスタンスも存在します。

#workers=#cores を使用せず、代わりに #workers<#cores を使用すると、システム プロセスまたは python インスタンスが常に開かれるので、何か利点はありますか?

#workers=#cores を使用して正常に実行されますが、r ワーカー インスタンスでコア (可能な最大スレッド数) を飽和させると、パフォーマンスが低下しますか?

シミュレーション スクリプトの一部を最適化し、その一部を並行して実行しようとしています。それで私はその機能を発見しましたforeach。例として、次を並行して実行しようとしています

古いコード:

結果: (A の場合)

これにより、 m の値が dataframes の m 番目の行に配置されA,B & Cます。私のスクリプトでは、m はスクリプトが実行する複製 (Wiederholungen) の数です。

Foreach コード:

その結果：

しかし、これは dataframes の上記の結果にはつながりませんA,B,C。オプションがあることは知ってforeachいcombineますが、私の例のように複数の結果ではなく、1 つのマトリックスの結果がある場合にのみ機能するようです。並列処理アプローチを使用して、古い for ループと同じ結果を得るにはどうすればよいですか。Ubuntu と 3.2.2 を使用しています。

現在、R で並列コンピューティングを試みています。ロジスティック リッジ モデルをトレーニングしようとしています。現在、コンピューターに 4 つのコアがあります。データ セットを 4 つの部分に均等に分割し、各コアを使用して (トレーニング データで) モデルをトレーニングし、各コアの結果を単一の vector に保存します。問題は、それを行う方法がわからないことです。現在、foreach パッケージと並列にしようとしましたが、問題は、各コアが同じトレーニング データを参照することです。foreach パッケージを使用したコードは次のとおりです (データを分割しません)。

データを x チャンクに同時に分割し、モデルを並行してトレーニングする方法はありますか?

現在、BLB ブートストラップを使用してモデル推定量を計算しようとしていますが、並行して実行したいと考えています。私のコードは、並行して実行していないときに正常に動作します。並列計算を行っているときの問題は、各コアから取得した結果に NA 値が含まれていることです。アイリス データ セットの値に NA がまったく含まれていないのに、NA 値を取得する方法がわかりません。ここに私が使用しているコードがあります:

並列バックエンドを使用して、ハイパーパラメーターのグリッドでモデルcaretをトレーニングしようとしています。xgboost

Give Me Some Creditcaretデータを使用して、のハイパーパラメータ グリッド検索用の並列バックエンドを設定するコードを次に示します。

上のすべてのコアがhostsトレーニングに使用されていることを確認しましたが、masterノードではプロセスが使用されていません。これは予想される動作ですか？この動作を変更し、処理のためにマスター ノードのコアを活用する方法はありますか?

Rを使用してデータフレームの特定の列で独立して、マルチコアの方法で、1Mの共変量で構成されるデータフレームがあります。単変量解析とは、二項回帰またはウィルコクソン検定のいずれかを意味します。

私の現在のコードはこれです

また

どうすればさらに効率的に改善できるのだろうか？

これらのサンプル ラスターがあります。

マルチコアを使用して、次のような R および Raster の基本機能を実行できるようにしたいと考えています。