R语言如何跟踪并行化循环的每个示例中的进度？

cu6pst1q 于 2023-09-27 发布在其他

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我正在并行运行多个MCMC。如何跟踪每个MCMC的进度？我不是问如何跟踪并行循环的进度，即每个MCMC何时完成;相反，我想知道嵌套在并行循环中的每个MCMC的进度。有没有办法设置多个进度条？或者我需要在嵌套的循环中保存一些文件来监视？

#not executed so not sure if actually reprex, but the concept is there
#computer is still running my other code :)
library(foreach)
library(doParallel)

cl <- makeCluster(mc <- getOption("cl.cores", parallel::detectCores()))

registerDoParallel(cl)

reprex <- foreach(1:10) %dopar% { 
  for(ii in 1:100){
    #I want to track this loop's progress within each instance
    Sys.sleep(0.1)
  } 
}

stopCluster(cl)

来源：https://stackoverflow.com/questions/77116801/how-can-i-track-the-progress-within-each-instance-of-parallelized-loop

2条答案

按热度按时间

csbfibhn1#

当然，在R中没有对多个进度条的一般支持，至少在R控制台中没有跨多行的支持。
除此之外，futureverse与doFuture和progressr可以为您提供近乎实时的进度更新。要点如下：

library(foreach)
library(doFuture)
library(progressr)

## Report on progress automatically
handlers(global = TRUE)

## Parallelize on local machine
plan(multisession)

## See https://progressr.futureverse.org/#a-progressor-cannot-be-created-in-the-global-environment
## for why we use local() here
reprex <- local({
  p <- progressor(steps = 10 * 100)
  y <- foreach(hh = 1:10) %dofuture% { 
    for(ii in 1:100){
      Sys.sleep(0.1)
      ## Report on progress thus far with a custom message
      p(sprintf("(hh, ii) = (%d, %d)", hh, ii))
    } 
  }
  y
})

## Stop local cluster
plan(sequential)

赞(0）回复(0）举报 2023-09-27

fnvucqvd2#

谢谢你的代码，它帮助了很多。
我发现的一个额外的特性是，通过设置class =“sticky”，我可以打印链的一些值，并且它们保留在控制台中。

p(sprintf("precision %.*f, width '%*.3f'", 3, pi, 8, pi), class =  "sticky")

赞(0）回复(0）举报 2023-09-27

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