使用parallel包和parallelMap包进行并行计算（R语言）

最新推荐文章于 2024-02-28 11:05:55 发布
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本文介绍了如何在R语言中使用parallel包和parallelMap包进行并行计算，以提高计算效率。文章详细展示了如何创建集群、使用parallelMap函数和mclapply函数处理向量和列表，并提供了示例代码。最后，讲解了如何关闭集群释放资源，为读者提供了并行计算的实践指导。

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使用parallel包和parallelMap包进行并行计算（R语言）

并行计算是一种利用多个处理单元同时执行任务的技术，可以显著提高计算效率。在R语言中，可以使用parallel包和parallelMap包来实现并行计算。本文将介绍如何使用这两个包进行并行计算，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并加载parallel包和parallelMap包。可以使用以下代码安装这两个包：

install.packages("parallel")
install.packages("parallelMap")

library(parallel)
library(parallelMap)

接下来，我们将使用parallel包中的makeCluster函数创建一个集群，该集群将用于执行并行计算任务。下面的代码将创建一个包含4个处理单元的集群：

cl <- makeCluster(4)

现在，我们可以使用parallelMap包来在并行环境下执行计算任务。parallelMap包提供了一个方便的接口，可以将函数应用于一个向量或列表的每个元素，并在并行环境下进行计算。以下是一个示例代码，演示如何使用parallelMap包来计算向量中每个元素的平方ÿ

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使用 parallel 包和 parallelMap 包进行 R 语言并行计算
CodeWWWCode的博客
08-26 444
在 R 语言中，如果需要处理大规模的数据或者执行耗时的计算任务，可以利用并行计算来提高运行效率。R 提供了 parallel 包和 parallelMap 包，它们提供了并行计算的功能，可以在多个处理器核心或计算节点上同时执行任务。通过使用 parallel 包和 parallelMap 包，我们可以方便地实现并行计算，从而提高 R 语言程序的运行效率。接下来，让我们看看如何使用 parallelMap 包进行并行计算。parallelMap 包通过提供一个统一的接口，简化了并行计算的操作。
R语言使用mlr包创建决策树分类任务、网格搜索、交叉验证获取决策树（decision tree）的最佳超参数组合、使用parallel包和parallelMap包进行并行计算
statistics+insight+vista+power
08-26 254
R语言使用mlr包创建决策树分类任务、网格搜索、交叉验证获取决策树（decision tree）的最佳超参数组合、使用parallel包和parallelMap包进行并行计算
R语言--并行计算(parallel、foreach包)
jhr112的博客
01-06 1万+
​R语言是单核计算语言，在数据建模或计算过程中，常常出现相同或相似任务的重复计算，一般操作是for循环处理或采用apply族函数处理，为了更快完成计算，采用并行计算是更优的选择。 本文采用R语言中的parallel包与foreach包实现并行计算，并针对单变量并行和多变量并行计算这两个常用场景做了函数封装。 0.环境&软件 win1064bit R3.6.1 ...
R语言 并行计算parallel包
weixin_33725515的博客
12-22 1556
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Erlang备忘：parallel map
'ErlangEye' -> "❤ Erlang Every Day"
03-26 153
[url]http://www.pkblogs.com/montsamu/2007/02/erlang-parallel-map-and-parallel.html[/url] Joe Armstrong 提出了一个pmap实现 [code]pmap(F, L) -> S = self(), Pids = map(fun(I) -> spaw...
R语言并行计算提高速度丨parallel包和foreach包
青笋的博客
09-12 7668
处理循环中出现错误时的应对方法，默认为stop，即出现错误就停止，但是这样会导致已经计算的内容全部失效，还得重新算。另外还有两种方式，remove选项可以在遇到错误时自动移除错误项，pass可以在出现错误时跳过该项，后者的区别是会记录出现错误的位置。今天与大家分享的是R语言中的并行计算的内容，将探讨如何使用parallel和foreach包在R中进行并行计算，以及在不同情况下提高计算效率的方法。在R中尽量避免使用for循环，在R中使用for循环速度很慢，在写代码的时候，应该尽可能的避免使用for循环。
R使用parallel包并行计算
08-27
R语言使用parallel包实现并行计算的方法、案例简介总结
掌握并行计算：R语言中的parallel与foreach包实战教程
mengpf的博客
10-29 708
今天，我们将探索R语言中两个强大的并行计算工具——parallel包和foreach包，学习如何有效地缩短程序运行时间，让计算飞起来！parallel包是R语言的基础包之一，支持在单台机器的多个核心上进行并行计算，特别适合于多核CPU的计算机。foreach是一个外部包，它提供了一个新的循环结构，可以轻松地进行并行化操作，且语法简洁。与传统的for循环相比，foreach不仅语法更清晰，而且并行化更简单。通过简单的修改，计算立即利用了所有可用的CPU核心！一、parallel包：多核心处理的利器。
R语言【parallel】——使用集群的使用操作
最新发布
whitedrogen的博客
02-28 886
这些函数提供了几种使用集群并行化计算的方法。 Arguments 参数【cl】：一个集群对象，由这个包或包snow创建。如果为NULL，则使用已注册的默认集群。参数【fun，FUN】：函数或命名函数的字符串。参数【expr】：表达式求值。参数【seq】：向量分割。参数【varlist】：要导出的对象名称的字符向量参数【envir】：从中导出变量的环境参数【x】：一个用于clusterApply和clusterApplyLB的向量，一个用于parRapply和parcapapply的矩阵。参数【...】
parallel-map：用于go的线程安全并发映射
02-04
并发图 如此和所述，Go中的map类型不支持并发读取和写入。 concurrent-map通过以最少的等待锁时间来分片映射，从而为此提供了一种高性能的解决方案。 在Go 1.9之前，stdlib中没有并发映射实现。 在Go 1.9中，引入了sync.Map 。 新的sync.Map与该映射有一些关键区别。 stdlib sync.Map专为仅追加方案而设计。 因此，如果您想将地图用于内存数据库中，则可能会受益于我们的版本。 您可以在golang存储库中了解有关此内容的更多信息，例如，和 用法 导入包： import ( "github.com/orcaman/concurrent-ma
Pandarallel：一款可以让你效率倍增的 Python 工具库
Python数据挖掘
03-19 3037
众所周知，由于GIL的存在，Python 单进程中的所有操作都是在一个CPU核上进行的，所以为了提高运行速度，我们一般会采用多进程的方式。而多进程无非就是以下几种方案： multiprocessing concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() joblib ppserver celery 这些方案对于普通 Pandas 玩家来说都不是特别友好，怎样才能算作一个友好的并行处理方案？ 推荐文章 李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了 有人把吴恩达老师的机器
R的Parallel包学习
godzla的博客
07-25 5202
R的并行计算一般简单的例子都可以在百度上找到了，稍微深入点的就要多尝试下了： 这里用a，b两个向量做测试，先定义两个向量，计算b向量是不是在a向量里，是的话就是1，否则就是0。主要是测试编写函数和传递参数。# 单线程 a <- 1:5000 b <- round(runif(50000, 100, 10000),0) func2 <- function(i){ num <- b[i]
【学习】R语言中的并行计算：foreach,iterators, doParallel包
wa2003的博客
09-06 1万+
我个人的理解，这些包进行并行计算，有点类似控制编译器的并行开关，将数据、循环变量直接的依赖性进行开关设置。 一、foreach包 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。 与sapply函数类似，foreach函数中的第一个参数是输入参数，%do%后面的对象表示运算函数，而.combine则表示运算结果的整合
R语言parallel包并行函数内共享变量写操作的替代方法
建模分析师胡选来
11-05 1093
require(data.table) require(forecast) require(parallel) mats &lt;- data.table(x &lt;- c(1:45)) mats$stmoney_rec&lt;-0 mats$stmoney_sec1&lt;-0 mats$stmoney_sec2&lt;-0 mats$stmoney_sec3&lt;-0 cl.cores...
R中两种常用并行方法——1. parallel
热门推荐
Kanny
08-16 1万+
由于最近在进行一些论文的模拟，所以尝试了两种并行的方法：parallel与snowfall，这两种方法各有优缺，但还是推荐snowfall，整体较为稳定，不容易因为内存不足或者并行线程过多等原因而报错。 在模拟时什么地方可以用到并行？ 并行操作一般适用于重复的操作，比如重复随机按照相同分布生成数据，然后分别同时进行模拟。这里就可以用并行。亦或者我们要做permutation计算p-valu...
R语言并行运算(snow包)
littlely_ll的博客
02-08 8880
snow包snow包主要运行于传统的集群计算。它主要用于蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulations），boostrapping，交叉验证（cross validation），集成机器学习算法（ensemble machine learning algorithms）和K均值聚类（K-Means clustering）等，并且也很好支持并行随机数的生成。 snow包的安装一般应用i
R 多线程
binyi_10的博客
09-06 5057
R 语言多线程 parallel包 简单的代码实战 parallel包 parallel包的安装 #requires_authorization install.packages("parallel") library(parallel) parallel包中比较常用的函数 detectCores() 检查当前的可用核数 makeCluster()
R语言mlr包对knn、rf、xgboost回归模型构建过程进行基准测试、基准测试最优模型执行随机搜索、留出法交叉验证继续调优获取最优参数组合、parallel包和parallelMap包进行并行计算
06-08
好的，您的问题是关于R语言mlr包对回归模型进行基准测试、参数调优和并行计算的问题。以下是回答： mlr包是R语言中一个常用的机器学习框架，支持多种机器学习模型的构建、参数调优、交叉验证等功能。对于回归模型的构建，mlr包支持常见的knn、随机森林（rf）、xgboost等模型，并提供了一系列的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。 基准测试是指在一定的数据集上对不同的模型进行测试，以评估它们在该数据集上的性能表现。在mlr包中，可以通过benchmark函数来进行基准测试，该函数可以指定测试数据集、模型、评估指标等参数，并返回每个模型在测试集上的性能指标。 随机搜索是一种常用的参数调优方法，它通过在指定的参数空间中随机采样一组参数，然后在训练集上训练模型并在验证集上评估性能指标，最终选择性能最好的一组参数作为最优参数组合。在mlr包中，可以通过makeParamSet函数定义参数空间，并通过tuneParams函数进行参数调优。 留出法交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。在mlr包中，可以通过makeResampleDesc函数定义留出法交叉验证的参数，然后通过resample函数进行交叉验证并返回性能指标。 并行计算是一种常用的加速机器学习计算的方法，它通过利用多核处理器或分布式计算集群来加速模型训练等计算密集型任务。在R语言中，可以通过parallel包和parallelMap包来实现并行计算，其中parallel包提供了一系列的并行计算函数（如mclapply、parLapply等），而parallelMap包则提供了更为高级的并行计算接口。在mlr包中，可以通过makeClusterFunctions函数来指定并行计算函数，然后在训练模型时通过调用makeLearner函数的parallelize参数来开启并行计算。
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