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mclapplyの進行状況を追跡する方法はありますか？

.progress = 'text'llplyのplyr'sの設定が大好きです。ただし、リストアイテムはさまざまなコアに送信され、最後に照合されるため、mclapply（パッケージmulticoreから）がどこまで進んでいるかわからないので、非常に不安になります。

*currently in sim_id # ....*のようなメッセージを出力してきましたが、リストアイテムの何パーセントが完了したかを示す指標が得られないため、あまり役に立ちません（ただし、スクリプトがスタックしていないことを知っておくと役に立ちます。一緒に移動）。

誰かが私の.Routファイルを見て進歩の感覚を得ることができる他のアイデアを提案できますか？手動カウンターを追加することを考えましたが、フィードバックを送信する前にmclapplyがすべてのリスト項目の処理を終了する必要があるため、それを実装する方法がわかりません。

rprogress-barmclapply
42
Maiasaura

mclapplyは複数のプロセスを生成するため、FIFO、パイプ、さらにはソケットを使用することもできます。次の例を考えてみましょう。

library(multicore)

finalResult <- local({
    f <- fifo(tempfile(), open="w+b", blocking=T)
    if (inherits(fork(), "masterProcess")) {
        # Child
        progress <- 0.0
        while (progress < 1 && !isIncomplete(f)) {
            msg <- readBin(f, "double")
            progress <- progress + as.numeric(msg)
            cat(sprintf("Progress: %.2f%%\n", progress * 100))
        } 
        exit()
    }
    numJobs <- 100
    result <- mclapply(1:numJobs, function(...) {
        # Dome something fancy here
        # ...
        # Send some progress update
        writeBin(1/numJobs, f)
        # Some arbitrary result
        sample(1000, 1)
    })
    close(f)
    result
})

cat("Done\n")

ここでは、一時ファイルがFIFOとして使用され、メインプロセスは、現在の進行状況を報告することだけが義務である子をフォークします。メインプロセスは、mclapplyを呼び出すことによって続行されます。ここで、評価される式（より正確には、式ブロック）は、writeBinを使用して部分的な進行状況情報をFIFOバッファーに書き込みます。

これは単純な例にすぎないため、出力全体をニーズに合わせて調整する必要があります。 HTH！

26
fotNelton

基本的に@fotNelsonのソリューションの別のバージョンを追加しますが、いくつかの変更が加えられています。

  • Mclapplyの代わりにドロップイン（すべてのmclapply関数をサポート）
  • Ctrl-c呼び出しをキャッチし、正常に中止します
  • 組み込みのプログレスバー（txtProgressBar）を使用
  • 進行状況を追跡し、指定されたスタイルの進行状況バーを使用するオプション
  • cRANから削除されたparallelではなくmulticoreを使用します
  • mclapplyに従ってXを強制的にリストします（したがって、length（X）は期待される結果を提供します）
  • 上部にあるroxygen2スタイルのドキュメント

これが誰かを助けることを願っています...

library(parallel)

#-------------------------------------------------------------------------------
#' Wrapper around mclapply to track progress
#' 
#' Based on http://stackoverflow.com/questions/10984556
#' 
#' @param X         a vector (atomic or list) or an expressions vector. Other
#'                  objects (including classed objects) will be coerced by
#'                  ‘as.list’
#' @param FUN       the function to be applied to
#' @param ...       optional arguments to ‘FUN’
#' @param mc.preschedule see mclapply
#' @param mc.set.seed see mclapply
#' @param mc.silent see mclapply
#' @param mc.cores see mclapply
#' @param mc.cleanup see mclapply
#' @param mc.allow.recursive see mclapply
#' @param mc.progress track progress?
#' @param mc.style    style of progress bar (see txtProgressBar)
#'
#' @examples
#' x <- mclapply2(1:1000, function(i, y) Sys.sleep(0.01))
#' x <- mclapply2(1:3, function(i, y) Sys.sleep(1), mc.cores=1)
#' 
#' dat <- lapply(1:10, function(x) rnorm(100)) 
#' func <- function(x, arg1) mean(x)/arg1 
#' mclapply2(dat, func, arg1=10, mc.cores=2)
#-------------------------------------------------------------------------------
mclapply2 <- function(X, FUN, ..., 
    mc.preschedule = TRUE, mc.set.seed = TRUE,
    mc.silent = FALSE, mc.cores = getOption("mc.cores", 2L),
    mc.cleanup = TRUE, mc.allow.recursive = TRUE,
    mc.progress=TRUE, mc.style=3) 
{
    if (!is.vector(X) || is.object(X)) X <- as.list(X)

    if (mc.progress) {
        f <- fifo(tempfile(), open="w+b", blocking=T)
        p <- parallel:::mcfork()
        pb <- txtProgressBar(0, length(X), style=mc.style)
        setTxtProgressBar(pb, 0) 
        progress <- 0
        if (inherits(p, "masterProcess")) {
            while (progress < length(X)) {
                readBin(f, "double")
                progress <- progress + 1
                setTxtProgressBar(pb, progress) 
            }
            cat("\n")
            parallel:::mcexit()
        }
    }
    tryCatch({
        result <- mclapply(X, ..., function(...) {
                res <- FUN(...)
                if (mc.progress) writeBin(1, f)
                res
            }, 
            mc.preschedule = mc.preschedule, mc.set.seed = mc.set.seed,
            mc.silent = mc.silent, mc.cores = mc.cores,
            mc.cleanup = mc.cleanup, mc.allow.recursive = mc.allow.recursive
        )

    }, finally = {
        if (mc.progress) close(f)
    })
    result
}
13
waferthin

pbapplyパッケージは、一般的なケースでこれを実装しています。 pblapplyとpbsapplyの両方にcl引数があります。 ドキュメント から：

並列処理は、cl引数を使用して有効にできます。 parLapplyはclが 'cluster'オブジェクトの場合に呼び出され、mclapplyはclが整数の場合に呼び出されます。プログレスバーを表示すると、プログレスバーのない関数と同等の並列プロセスと比較して、メインプロセスとノード/子プロセス間の通信オーバーヘッドが増加します。プログレスバーが無効になっている場合（つまり、getOption("pboptions")$type == "none"dopb()はFALSE）、関数は元の同等の関数にフォールバックします。これは、interactive() if FALSE（つまり、コマンドラインRスクリプトから呼び出される）の場合のデフォルトです。

clを指定しない場合（またはNULLを渡す場合）、デフォルトの非並列lapplyが使用され、進行状況バーも含まれます。

9
Axeman

これは @ fotNeltonのソリューション に基づく関数で、通常mcapplyを使用する場所に適用します。

mcadply <- function(X, FUN, ...) {
  # Runs multicore lapply with progress indicator and transformation to
  # data.table output. Arguments mirror those passed to lapply.
  #
  # Args:
  # X:   Vector.
  # FUN: Function to apply to each value of X. Note this is transformed to 
  #      a data.frame return if necessary.
  # ...: Other arguments passed to mclapply.
  #
  # Returns:
  #   data.table stack of each mclapply return value
  #
  # Progress bar code based on https://stackoverflow.com/a/10993589
  require(multicore)
  require(plyr)
  require(data.table)

  local({
    f <- fifo(tempfile(), open="w+b", blocking=T)
    if (inherits(fork(), "masterProcess")) {
      # Child
      progress <- 0
      print.progress <- 0
      while (progress < 1 && !isIncomplete(f)) {
        msg <- readBin(f, "double")
        progress <- progress + as.numeric(msg)
        # Print every 1%
        if(progress >= print.progress + 0.01) {
          cat(sprintf("Progress: %.0f%%\n", progress * 100))
          print.progress <- floor(progress * 100) / 100
        }
      }
      exit()
    }

    newFun <- function(...) {
      writeBin(1 / length(X), f)
      return(as.data.frame(FUN(...)))
    }

    result <- as.data.table(rbind.fill(mclapply(X, newFun, ...)))
    close(f)
    cat("Done\n")
    return(result)
  })
}
7
Max Ghenis

@fotNelsonの回答に基づいて、行ごとの印刷の代わりにプログレスバーを使用し、mclapplyで外部関数を呼び出します。

library('utils')
library('multicore')

prog.indic <- local({ #evaluates in local environment only
    f <- fifo(tempfile(), open="w+b", blocking=T) # open fifo connection
    assign(x='f',value=f,envir=.GlobalEnv)
    pb <- txtProgressBar(min=1, max=MC,style=3)

    if (inherits(fork(), "masterProcess")) { #progress tracker
        # Child
        progress <- 0.0
        while (progress < MC && !isIncomplete(f)){ 
            msg <- readBin(f, "double")
                progress <- progress + as.numeric(msg)

            # Updating the progress bar.
            setTxtProgressBar(pb,progress)
            } 


        exit()
        }
   MC <- 100
   result <- mclapply(1:MC, .mcfunc)

    cat('\n')
    assign(x='result',value=result,envir=.GlobalEnv)
    close(f)
    })

.mcfunc<-function(i,...){
        writeBin(1, f)
        return(i)
    }

Mclapply呼び出しの外部の関数から使用するには、fifo接続を.GlobalEnvに割り当てる必要があります。質問と以前の返信のおかげで、私はしばらくの間これをどのように行うのか疑問に思っていました。

2
Pepin_the_sleepy

システムのecho関数を使用してワーカーから書き込むことができるため、関数に次の行を追加するだけです。

myfun <- function(x){
if(x %% 5 == 0) system(paste("echo 'now processing:",x,"'"))
dosomething(mydata[x])
}

result <- mclapply(1:10,myfun,mc.cores=5)
> now processing: 5 
> now processing: 10

これは、インデックスを渡す場合に機能します。たとえば、データのリストを渡すのではなく、インデックスを渡し、ワーカー関数でデータを抽出します。

1
Nightwriter