plan(multisession, workers = 2L, rscript_libs = gsub("\\\\","\\\\\\\\", .libPaths())
时间: 2024-04-09 10:25:37 浏览: 21
在R语言中,`plan()`函数是parallel包中的一个函数,用于设置并行计算的计划。`plan(multisession, workers = 2L, rscript_libs = gsub("\\\\","\\\\\\\\", .libPaths())`这个函数调用的作用是设置一个多会话的并行计划,使用两个工作进程,并将R脚本库路径传递给这些工作进程。
具体来说,这个函数调用的参数解释如下:
- `multisession`表示使用多会话的并行计划,即每个工作进程都在独立的R会话中执行任务。
- `workers = 2L`表示使用两个工作进程来执行并行计算任务。
- `rscript_libs = gsub("\\\\","\\\\\\\\", .libPaths())`表示将当前R会话中的R脚本库路径传递给工作进程。`gsub("\\\\","\\\\\\\\", .libPaths())`这部分代码是将R脚本库路径中的反斜杠进行转义,以便在传递给工作进程时能够正确解析路径。
这样设置并行计划后,你可以在R中执行并行计算任务,并利用两个工作进程来加速计算过程。
相关问题
plan("multisession",workers=8)
这段代码是R语言中用于定义并行计算方案的代码。其中,"multisession"表示使用多个独立的R会话执行并行计算,而workers=8表示使用8个CPU核心进行并行计算。
具体来说,这段代码可以用于在R语言中实现并行计算,以提高计算效率。例如,我们可以使用以下代码将其应用于一个R函数中:
```r
library(parallel)
my_function <- function(x) {
# 在这里编写需要并行计算的代码
return(result)
}
plan("multisession", workers = 8) # 定义并行计算方案
x <- 1:1000
result <- mclapply(x, my_function) # 使用mclapply函数实现并行计算
```
在这个例子中,我们定义了一个名为my_function的R函数,其中包含需要并行计算的代码。然后,我们使用plan函数定义并行计算方案,使用"multisession"表示使用多个独立的R会话执行并行计算,而workers=8表示使用8个CPU核心进行并行计算。最后,我们使用mclapply函数将my_function应用于x向量中的每个元素,并将结果存储在result列表中。
需要注意的是,为了使用并行计算,代码中需要加载parallel包,并且使用mclapply函数进行并行计算。
plan("multiprocess", workers = 2) Error: Strategy 'multiprocess' is defunct in future (>= 1.32.0) [2023-03-06]. Instead, explicitly specify either 'multisession' (recommended) or 'multicore'.
这是因为在未来的版本中,'multiprocess'策略已经被废弃。您需要明确指定要使用的策略。建议使用'multisession'或'multicore'。如果您想要使用多进程并行,可以将策略更改为'multicore',如果您想要使用多进程会话并行,可以将策略更改为'multisession'。例如,如果您想要使用'multicore'策略,并且使用2个工作进程,则可以使用以下代码:
```python
plan(strategy='multicore', workers=2)
```
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