bnlearn的并行化(带有并行包)

Question

我正在使用R包bnlearn来估计贝叶斯网络结构。它使用parallel包进行内建并行化。然而，这是行不通的。

使用手册bnlearn::parallel integration中的示例

library(parallel)
library(bnlearn)

cl = makeCluster(2)

# check it works.
clusterEvalQ(cl, runif(10))    # -> this works

data(learning.test)
res = gs(learning.test, cluster = cl)

这里我得到了错误"Error in check.cluster(cluster) : cluster is not a valid cluster object."

有人知道怎么做吗？

Answer 1

这是个窃听器。请向包维护人员报告。

这是check.cluster的代码

function (cluster) 
{
    if (is.null(cluster)) 
        return(TRUE)
    if (any(class(cluster) %!in% supported.clusters)) 
        stop("cluster is not a valid cluster object.")
    if (!requireNamespace("parallel")) 
        stop("this function requires the parallel package.")
    if (!isClusterRunning(cluster)) 
        stop("the cluster is stopped.")
}

现在，如果您查看cl类

class(cl)
#[1] "SOCKcluster" "cluster" 

让我们重现一下支票：

bnlearn:::supported.clusters
#[1] "MPIcluster"  "PVMcluster"  "SOCKcluster"

`%!in%` <- function (x, table) {
  match(x, table, nomatch = 0L) == 0L
}
any(class(cl) %!in% bnlearn:::supported.clusters)
#[1] TRUE

cluster不在supported.clusters。我认为，函数应该只检查集群是否有一个受支持的类，而不是它是否有一个不受支持的类。

作为一项工作，您可以更改supported.clusters：

assignInNamespace("supported.clusters", 
                  c("cluster", "MPIcluster",  
                    "PVMcluster", "SOCKcluster"), 
                  "bnlearn")