问题描述
我正在尝试将此简单的for循环作为并行过程运行,因为它需要大量的计算能力。有什么想法吗?
##Load files and libraries---
library(tidyverse)
library(caret)
library(insight)
library(MASS)
library(mfx)
library(furrr)
for (i in 1:16) {
nested_inter$model[[i]]<- nb_thesis_inter(df= nested_nb$data[[i]],mdl= nested_nb$model[[i]])
print (paste("Finished model ",i,"out of 16"))
}
#nested_inter<- nested_inter %>%
# mutate(model= future_map2(.x= data,.y=model,.f = nb_thesis_inter))
解决方法
我要去的是future.apply
包裹。
library(future.apply)
plan(multisession)
nested_inter$model = future_Map(nb_thesis_inter,nested_nb$data,nested_nb$model)
需要注意的两件事。
-
plan(multisession)
允许Windows并行使用。有关所有选项,请参见?plan
。 - 我没有安装所有软件包,因为该示例不可复制。根据默认参数顺序
future_Map
,可能需要将future_map(function (x,y) nb_thesis_inter(df = x,mdl = y),...)
调用更改为nb_thesis_inter
。
您可以使用pmap
:
nested_nb %>% furrr::future_pmap(function(...){
row <- list(...)
nb_thesis_inter(df = row$data,mdl= row$model)
})