我已經(jīng)編寫了一個(gè)函數(shù)，Rcpp并使用進(jìn)行了編譯inline?，F(xiàn)在，我想在不同的內(nèi)核上并行運(yùn)行它，但是遇到一個(gè)奇怪的錯(cuò)誤。這是一個(gè)最小的示例，該函數(shù)funCPP1可以編譯并運(yùn)行良好，但不能由snow的clusterCall函數(shù)調(diào)用。該函數(shù)可以作為單個(gè)進(jìn)程很好地運(yùn)行，但是在并行運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)以下錯(cuò)誤：Error in checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) : 2 nodes produced errors; first error: NULL value passed as symbol address這是一些代碼：## Load and compilelibrary(inline)library(Rcpp)library(snow)src1 <- ' Rcpp::NumericMatrix xbem(xbe); int nrows = xbem.nrow(); Rcpp::NumericVector gv(g); for (int i = 1; i < nrows; i++) { xbem(i,_) = xbem(i-1,_) * gv[0] + xbem(i,_); } return xbem;'funCPP1 <- cxxfunction(signature(xbe = "numeric", g="numeric"),body = src1, plugin="Rcpp")## Single processA <- matrix(rnorm(400), 20,20)funCPP1(A, 0.5)## Parallelcl <- makeCluster(2, type = "SOCK") clusterExport(cl, 'funCPP1') clusterCall(cl, funCPP1, A, 0.5)
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慕工程0101907
TA貢獻(xiàn)1887條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
仔細(xì)考慮-內(nèi)聯(lián)有什么用？它為您創(chuàng)建一個(gè)C / C ++函數(shù)，然后編譯并將其鏈接到可動(dòng)態(tài)加載的共享庫(kù)中。那人坐在哪里？在R的temp目錄中。
因此，通過將調(diào)用該共享庫(kù)的R前端運(yùn)送到另一個(gè)進(jìn)程（具有另一個(gè)temp目錄!!），您嘗試了正確的做法，但是沒有在其中獲取dll / so文件。
因此，建議是創(chuàng)建一個(gè)本地軟件包，安裝它，并讓snow過程加載并調(diào)用它。
（而且一如既往：rcpp-devel列表上可能會(huì)有更好的質(zhì)量答案，與SO相比，更多的Rcpp貢獻(xiàn)者可以閱讀該列表。）
慕虎7371278
TA貢獻(xiàn)1802條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
我通過在每個(gè)群集群集節(jié)點(diǎn)上采購(gòu)帶有所需C內(nèi)聯(lián)函數(shù)的R文件來解決該問題：
clusterEvalQ(cl,
{
library(inline)
invisible(source("your_C_func.R"))
})
并且您的文件your_C_func.R應(yīng)該包含C函數(shù)定義：
c_func <- cfunction(...)
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