R 中的并行处理： checkForRemoteErrors(val) 中的错误：7 个节点产生错误；第一个错误：未使用的参数（MARGIN = base::quote(2)）答案

【问题标题】：Parallel processing in R : Error in checkForRemoteErrors(val) : 7 nodes produced errors; first error: unused argument (MARGIN = base::quote(2))R 中的并行处理： checkForRemoteErrors(val) 中的错误：7 个节点产生错误；第一个错误：未使用的参数（MARGIN = base::quote(2)）
【发布时间】：2020-09-27 09:08:05
【问题描述】：

我正在尝试使用 apply 系列函数和以下代码行进行并行计算。目标是使 silum_ 矩阵的每一列都适合我的规范以及当我检查时

dim((simul_[,1]))

我得到“NULL”，这导致应用函数出现问题。完整代码如下：

## Library
lib_vec = c("MSGARCH", "matrixStats", "parallel")
invisible(lapply(lib_vec, f_install_load_lib)) 

## seed
set.seed(1234)

MSGARCH 包中的 MSGARCH 模型规范

MSGARCH_spec <- CreateSpec(variance.spec = list(model = c("sGARCH", "sGARCH")),
                            distribution.spec = list(distribution = c("norm",
                                                                      "norm")),
                            switch.spec = list(do.mix = FALSE, K = NULL),
                            constraint.spec = list(fixed = list(), 
                                                   regime.const = NULL),
                            prior = list(mean = list(), sd = list()))

MSGARCH 拟合：sp500_logrets 只是日志返回。

MSgarch_fit <- FitML(data = sp500_logrets, spec = MSGARCH_spec)

模拟 MSGARCH Log_returns

nsim <- 100 # number of simulations
nahead <- 1000 # size of each simualtion
MS_simul <- simulate(MSgarch_fit, nsim = nsim, nahead = nahead, n.start = 500, 
                     nburn = 100)
simul_ <- MS_simul$draw # retrieving the simulated data

并行计算设置

n_cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(n_cores[1] - 1)

通过应用函数的并行计算拟合每个模拟

fitt_ <- parSapply(cl, X = simul_, MARGIN = 2, FUN = FitML, spec = MSGARCH_spec)

stopCluster(cl)

我得到的错误是：

7 nodes produced errors; first error: unused argument (MARGIN = base::quote(2))

我认为我很迷茫，非常感谢任何帮助:)

【问题讨论】：

这是一个警告，不一定是错误。如果你多次尝试，你确定每次都跑stopCluster？
是的，我确实运行了 stopCluster。在警告之后，有一条错误消息。

标签： r parallel-processing

【解决方案1】：

错误非常明确：

7 nodes produced errors; first error: unused argument (MARGIN = base::quote(2))

parSapply()/sapply() 中没有参数MARGIN。您可能误认为apply()。

【讨论】：

这次我使用了parApply函数，以便可以使用margin参数。如果您从 sp500_logrets 的正态分布生成数据集，我认为我的代码是可重现的。我认为错误也可能是未预先分配的 fitt_ 但我不知道该怎么做。请帮忙——
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