具有复杂功能的tryCatch和R中的plyr答案

【问题标题】：tryCatch with a complicated function and plyr in R具有复杂功能的tryCatch和R中的plyr
【发布时间】：2013-02-11 01:51:24
【问题描述】：

我有一个复杂而冗长的函数，我用它来进行模拟。它可能会产生错误，主要与以零方差相等的值结束的随机向量有关，被输入 PCA 或逻辑回归。

我正在使用doMC 和plyr 在集群上执行它。我不想tryCatch函数内部的每一件小事，因为出错的可能性很多，而且每个错误的概率都很小。

我如何尝试每次运行，而不是 tryCatching 每一行？代码是这样的：

iteration = function(){
    a really long simulation function where errors can happen
    }
reps = 10000
results = llply(1:reps, function(idx){out<-iteration()},.parallel=TRUE)

大约一年后编辑： foreach 包比plyr 更容易做到这一点

library(foreach)
output <- foreach(i=1:reps, .errorhandling = 'remove')%dopar%{
  function
}

【问题讨论】：

标签： r error-handling parallel-processing try-catch domc

【解决方案1】：

您可以在函数迭代中输入tryCatch，例如：

iteration <- function(idx){
  tryCatch(
    { idx <- idx+1
      ## very long treatments here...
      ## I add a dummy error here to test my tryCatch
      if(idx %% 2000 ==0) stop("too many iterations")
    },error = function(e) print(paste('error',idx)))
}

现在在llply 内测试它，

library(plyr)
reps = 10000
results = llply(1:reps, iteration,.parallel=TRUE)
1] "error 2000"
[1] "error 4000"
[1] "error 6000"
[1] "error 8000"
[1] "error 10000"

【讨论】：

【解决方案2】：

你能在传递给 llply 的函数中包装 try catch 循环吗？

results = llply(1:reps, function(idx){
    out = NA
    try({ 
        out<-iteration()
    }, silent=T)
    out
},.parallel=TRUE)

【讨论】：