R'de paralel işlemeyle ilgili bir soru gördüğümde, foreach işlevini kullanır. for döngüler çok R-benzeri olmadığından, apply'un paralel bir sürümü var mı ve eğer öyleyse neden daha popüler değil?R paralel uzantıları, 'apply' metaforunu kırıyor mu?
çok çekirdekli içinde
mclapply()Kan numuneleri yanı sıra papply olarak adanmış paketler halinde
mpi.apply() (karda
parLapply() ile başlayan *apply sayısız paralel versiyonları vardır muhtemelen artık devam etmiyor).Kimse onlar hakkında herhangi bir soru sormazsa kullanmak o kadar kolay mı? :-) Belki de sadece son birkaç hafta oldu ama oldukça fazla foreach soruları ve bunların hiçbiri yoktu. Bu üç adet SO verimi için arama sadece mclapply() için sonuç verir ve o kadar çok değil. –
Örneğin bir anket kağıdı ile başlayabilirsiniz [bu, JSS'de] (http://www.jstatsoft.org/v31/i01/paper). –
Bu kullanışlı bir kağıttır. –
@Dirk doğrudur. plyr paketinin artık paralel bir arka uç desteği olduğunu ekledim.
plyr paketi için, paralel bir arka uçta bırakmanın herhangi bir düşünceyi almadığı için çok az değinildiği söylenebilir: sadece bir bayrak.
Sanırım işe yaramıyor çünkü hiç bahsetmiyor. Neden başvurma ile aynı şekilde çalışmıyor? Nihayetinde bu doğru metafor gibi gözüküyor: kütüphanelerin paralelleşmeyi ele almasına izin verin ve tüm kullanıcının yapması gereken, paralel çalışmasını isteyip istemediğine karar vermektir .... –
Pragmatik olarak, bu işlevin bir kısmı oldukça yeni ve insanlar sadece benimsemeye başlıyor. – Iterator
Evet ama foreach en yenisi gibi görünüyor ve tüm dikkatini çeken ... –
Benim durumumda, "foreach" temyizinde, birden fazla değişkeni işleve aktarmamı, sonuçları nasıl birleştireceğini seçmem ve "apply" eşdeğerlerinden daha okunabilir olmama izin vermesidir. Gerçi hız açısından nasıl karşılaştırdıklarını bilmiyorum. – Backlin
@Backlin: Fakat aynı eleştiriler “for” ve “apply” (paralel olmayan versiyonlar) ile yapılabiliyordu ve insanlar başvuru aileleri için coşkulu bir şekilde tartışıyorlar. O kadar hızlı bir şey gibi bir stil bir şey .... –