为什么我的 R 代码在使用 foreach 时不是并行 CPU答案

【问题标题】：why my R code is not parallel CPU when using foreach为什么我的 R 代码在使用 foreach 时不是并行 CPU
【发布时间】：2021-05-23 12:29:48
【问题描述】：

我的代码很长，所以我用“foreach”将它们包装到并行多 CPU。但看起来只有 1 个 CPU 内核忙于运行。

这是我的代码：

library(doParallel)  
library(foreach)
no_cores <- detectCores() - 2             # leave 2 core2 for the system
registerDoParallel(cores = no_cores)  

ReadList <- read_excel("E:xxxx")
foreach(Index = 1:nrow(ReadList)) %do% { 
 # code body part is huge
 write.table(D.results, quote = FALSE, sep = " ", paste(outputpath, "Daily_", List$Gid[Index], ".txt", sep=""))   # I output result for each Index within the loop
}

【问题讨论】：

如果您希望循环并行运行，您需要使用%dopar% 而不是%do%。 cran.r-project.org/web/packages/foreach/foreach.pdf
您实际上有超过 28 个内核吗？还不错……

标签： r foreach parallel.foreach doparallel

【解决方案1】：

就像@coletl 所说，如果你想让foreach 并行运行，你需要将%do% 更改为%dopar%。

library(doParallel)  
library(foreach)
no_cores <- detectCores() - 2             # leave 2 core2 for the system
registerDoParallel(cores = no_cores)  

ReadList <- read_excel("E:xxxx")
foreach(Index = 1:nrow(ReadList)) %dopar% { 
 # code body part is huge
 write.table(D.results, quote = FALSE, sep = " ", paste(outputpath, "Daily_", List$Gid[Index], ".txt", sep=""))   # I output result for each Index within the loop
}

【讨论】：