R语言parallel安装代码是什么
parallel包安装代码应该是什么?我用的install.packages('parallel')不好使,试了R里的软件包安装,发现有很多个parallel,求大神指点...
parallel包安装代码应该是什么?我用的install.packages('parallel')不好使,试了R里的软件包安装,发现有很多个parallel,求大神指点。
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library(parallel)
cl.cores <- detectCores()
cl<- makeCluster(cl.cores)
detectCores()检查当前电脑可用核数。
makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算。R-Doc里这样描述makeCluster函数:Creates a set of copies of R running in parallel andcommunicating over sockets. 即同时创建数个R进行并行运算。在该函数执行后就已经开始并行运算了,电脑可能会变卡一点。尤其在执行par开头的函数时。
在并行运算环境下,常用的一些计算方法如下:
1. clusterEvalQ(cl,expr)函数利用创建的cl执行expr。这里利用刚才创建的cl核并行运算expr。expr是执行命令的语句,不过如果命令太长的话,一般写到文件里比较好。比如把想执行的命令放在Rcode.r里:
clusterEvalQ(cl,source(file="Rcode.r"))
2.par开头的apply函数族。这族函数和apply的用法基本一样,不过要多加一个参数cl。一般如果cl创建如上面cl <-makeCluster(cl.cores)的话,这个参数可以直接用作parApply(cl=cl,…)。当然Apply也可以是Sapply,Lapply等等。注意par后面的第一个字母是要大写的,而一般的apply函数族第一个字母不大写。
另外要注意,即使构建了并行运算的核,不使用parApply()函数,而使用apply()函数的话,则仍然没有实现并行运算。换句话说,makeCluster只是创建了待用的核,而不是并行运算的环境。
最后,终止并行运算只需要一行命令:
stopCluster(cl)
cl.cores <- detectCores()
cl<- makeCluster(cl.cores)
detectCores()检查当前电脑可用核数。
makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算。R-Doc里这样描述makeCluster函数:Creates a set of copies of R running in parallel andcommunicating over sockets. 即同时创建数个R进行并行运算。在该函数执行后就已经开始并行运算了,电脑可能会变卡一点。尤其在执行par开头的函数时。
在并行运算环境下,常用的一些计算方法如下:
1. clusterEvalQ(cl,expr)函数利用创建的cl执行expr。这里利用刚才创建的cl核并行运算expr。expr是执行命令的语句,不过如果命令太长的话,一般写到文件里比较好。比如把想执行的命令放在Rcode.r里:
clusterEvalQ(cl,source(file="Rcode.r"))
2.par开头的apply函数族。这族函数和apply的用法基本一样,不过要多加一个参数cl。一般如果cl创建如上面cl <-makeCluster(cl.cores)的话,这个参数可以直接用作parApply(cl=cl,…)。当然Apply也可以是Sapply,Lapply等等。注意par后面的第一个字母是要大写的,而一般的apply函数族第一个字母不大写。
另外要注意,即使构建了并行运算的核,不使用parApply()函数,而使用apply()函数的话,则仍然没有实现并行运算。换句话说,makeCluster只是创建了待用的核,而不是并行运算的环境。
最后,终止并行运算只需要一行命令:
stopCluster(cl)
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