在R中将嵌套for循环转换为并行

下面您可以在R中找到一段代码，我想将其转换为使用多个CPU作为并行进程运行。我尝试使用

foreach

package，但没有成功。。鉴于我有3级嵌套循环，我找不到一个好的例子来说明如何使它工作。非常感谢您的帮助。下面的代码示例-我制作了一个简单的函数，因此可以作为示例：

celnum <- c(10,20,30)
t2 <- c(1,2,3)
allrepeat <- 10

samplefunction <- function(celnum,t2){

        x <- rnorm(100,celnum,t2)
        y = sample(x, 1)
        z = sample(x,1)

        result = y+z


        result 
}

celnum编辑：

嵌套的for循环应该如下所示。请注意，嵌套的

循环只有一个

foreach

和两个

library(foreach)
library(doSNOW)

cl <- makeCluster(3, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)

set.seed(20)
output <- foreach(k=1:allrepeat) %dopar% {
  df <- data.frame()
  for (i in 1:length(t2)) {
    for (j in 1:length(celnum)) {
      df[i,j] <- mean(samplefunction(celnum[i],t2[j]))
    }  
  }
  df
}

顺便说一句：你应该

stopCluster(cl)

。。。后来


原创帖子：

首先，您必须确定要用
foreach
循环替换
for
循环中的哪一个

基本上，这个决定主要受循环结果的影响，因此，如何组合这些结果。由于您将单个进程外包给PC的各个处理器，因此只返回最后一个元素。这些结果将按照
.combine
参数（例如
'c'
，
'cbind'
等）中的说明进行组合。由于您正试图生成两个列表，因此第一次开始可能不太容易。因此，我想提出一个示例，概述嵌套在其他
for
循环中的
foreach
循环的功能

library(foreach)
library(doSNOW)

dat1 <- c(15.2, 12.58, 4.25, 1.05, 6.78, 9.22, 11.20)
dat2 <- data.frame(matrix(1:15, ncol = 3))


cl <- makeCluster(3, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)

for (i in 1:nrow(dat2)) {
  FEresult <- foreach(j = 1:ncol(dat2), .combine = c, .inorder = TRUE) %dopar% {
    tmp <- dat1 * dat2[i, j]
    data.frame(tmp)
  }
  FEresult
  if (i == 1) {
    res <- FEresult
  } else {
    res <- rbind(res, FEresult)
  }
}

res

库（foreach）
图书馆（doSNOW）
dat1也许你可以看看@loki:谢谢，这很好。我可以用foreach运行一个简单的循环。但是，我确实很难转换这段代码，因为这段代码会给我一个由四个矩阵组成的列表的输出，其中有一个3级嵌套循环来运行函数。我仍在与Rhanks的学习过程中。我决定稍微简化一下这个函数（参见编辑后的文章）。你介意看一看，看看最后的调整将有助于它的工作吗？当我复制循环，它的工作。也许你可以将错误信息编辑到你的问题中，这样我就可以看一看。这里没有错误信息，但结果不符合要求。我希望在
output
中获得与
z_grid
中相同的结果。前者是[i，j]的[3,3]矩阵，其中该矩阵的k个模拟被总结为每个矩阵条目中的平均值。这有意义吗？换句话说，我模拟了I和j组合k次的场景，并希望得到I和j的每个组合的k次模拟的平均值。使用
foreach
的当前输出为我提供了30x3的输出维度，我甚至不确定它们是如何订购的。谢谢，在这个示例中效果很好。但是，当我用更复杂的函数替换此函数时（完全工作，安装了所有库，与以前的循环一起工作等），使用%dopar%时，我收到一条错误消息：{:task 1 failed-“找不到函数”SpatialPoints“
。当我执行%do%时，没有问题，语句被执行。遇到过这样的问题吗？您必须添加参数
foreach（..blabla...packages=c（“sp”，“rgdal”）
或在foreach循环期间要使用的任何包。因此，包被加载到各个进程中。
library(plyr)
aaply(laply(output, as.matrix), c(2,3), mean)

#   X2
# X1       V1       V2       V3
#  1 20.30548 21.38818 18.49324
#  2 40.09506 40.64564 40.34847
#  3 60.10946 59.68913 58.66209

stopCluster(cl)

library(foreach)
library(doSNOW)

dat1 <- c(15.2, 12.58, 4.25, 1.05, 6.78, 9.22, 11.20)
dat2 <- data.frame(matrix(1:15, ncol = 3))


cl <- makeCluster(3, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)

for (i in 1:nrow(dat2)) {
  FEresult <- foreach(j = 1:ncol(dat2), .combine = c, .inorder = TRUE) %dopar% {
    tmp <- dat1 * dat2[i, j]
    data.frame(tmp)
  }
  FEresult
  if (i == 1) {
    res <- FEresult
  } else {
    res <- rbind(res, FEresult)
  }
}

res