在 R 中使用 doParallel 嵌套 foreach 循环答案

【问题标题】：Nested foreach loops using doParallel in R在 R 中使用 doParallel 嵌套 foreach 循环
【发布时间】：2020-06-07 11:56:12
【问题描述】：

我在下面有一个嵌套的 for 循环（它做的不多，但它是我想做的事情的一个更简单的版本）。我想并行化这个计算。

x=seq(-4,4,length.out=1000)
y1 = pnorm(x)
y2 = pnorm(x, mean = 2)
y3 = pnorm(x, mean = 2.1)
y4 = pnorm(x, mean = 2.2)
y5 = pnorm(x, mean = 2.3)
y6 = pnorm(x, mean = 2.4)
y7 = pnorm(x, mean = 2.5)
y8 = pnorm(x, mean = 2.6)

A = matrix(c(y1,y2),nrow = 2, byrow =TRUE)
B = array(c(y3,y4,y5,y6,y7,y8), dim = c(1000,3,2))

tt = 1:1000
BB = 3
set.seed(1)
BBB = runif(BB)

res=matrix(0,nrow=2,ncol=2)
width = double(2)

for(i in 1:2){
  Ai=A[i,]
  Bi=B[,,i]

  C = approx(Ai, tt, BBB)$y

  D=double(BB)

  for(j in 1:3){
    D[j]=approx(tt, Bi[,j], C[j])$y
  }

  alphastar=quantile(D,c(0.1/2,1-0.1/2))

  res[i,]=approx(Ai, tt, alphastar)$y
  width[i] = diff(res[i,])

}

Q1 和 Q2 有一些类似的问题，但他们没有回答我的问题。综上，我的计算有以下形式

for(i in 1:2){
code involving only i subscript

for(j in 1:3){
code which uses output from above
}

code involving output from j loop
}

是否可以使用 foreach 以这种方式嵌套 for 循环？我希望这段代码返回 res（矩阵）和 width（向量）。

编辑：Q1 包含一个有趣的例子：

x <- foreach(i=1:8, .combine='rbind') %:%
   foreach(j=1:2, .combine='c') %dopar% {
     l <- runif(1, i, 100)
     i + j + l  
   }

但是，我不想为每个 j 运行（在此示例中）l <- runif(1, i, 100)。对于每个 i，它只需要运行一次。在两个循环中运行所有内容会浪费大量时间（在本示例中可能不会，但在其他示例中会）。是否有可能获得某种形式的东西

x <- foreach(i=1:8, .combine='rbind') %:%
  l <- runif(1, i, 100)
  foreach(j=1:2, .combine='c') %dopar% {
    i + j + l  
  }

上面的代码不起作用。有没有什么办法可以修改上面的代码以允许在第一个循环中计算不涉及 j 的代码，而不是浪费时间为每个 j 运行它？

【问题讨论】：

标签： r for-loop foreach parallel-processing parallel.foreach

【解决方案1】：

看看this .关于嵌套 foreach() 的类似问题已通过一些示例进行了回答。

【讨论】：

我已经编辑了我的问题，以便更清楚地说明我在问什么。