并行：：clusterExport如何从全局环境传递嵌套函数？

Question

我创建了一个函数(myFUN)，它使用作为参数提供的函数yourFUN调用parallel::parApply。

在许多情况下，yourFUN将包含来自全局环境的自定义函数。

因此，虽然我可以将"yourFUN“传递给parallel:: clusterExport，但我不能事先知道其中函数的名称，clusterExport会返回一个错误，因为它找不到它们。

我不想导出整个yourFUN的封闭环境，因为它可能非常大。

有没有办法让我只导出运行yourFUN所需的变量？

实际的函数非常长，下面是错误的最小化示例：

mydata <- matrix(data = 1:9, 3, 3)

perfFUN <- function(x) 2*x

opt_perfFUN <- function(y) max(perfFUN(y))

avg_perfFUN <- function(w) perfFUN(mean(w))

myFUN <- function(data, yourFUN, n_cores = 1){

  cl <- parallel::makeCluster(n_cores)
  parallel::clusterExport(cl, varlist = c("yourFUN"), envir = environment())

  parallel::parApply(cl, data, 1, yourFUN)

}

myFUN(data = mydata, yourFUN = opt_perfFUN)
myFUN(data = mydata, yourFUN = avg_perfFUN)

 Error in checkForRemoteErrors(val) : one node produced an error: could not find function "perfFUN" 

非常感谢!

Answer 1

一种可能的解决方案，使用：

myFUN <- function(data, yourFUN, n_cores = 1) {

  cl <- parallel::makeCluster(n_cores)
  on.exit(parallel::stopCluster(cl), add = TRUE)

  envir <- environment(yourFUN)
  parallel::clusterExport(cl, varlist = ls(envir), envir = envir)

  parallel::parApply(cl, data, 1, yourFUN)  
}