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r - 如何有效地扫描许多参数以在 R 中运行脚本？

问题描述

我在 R 中有一个脚本，它有 4 个可以变化的参数。我想用这些参数的一些组合来运行扫描，然后对这些运行时间进行比较。像这样的东西：

dim_map = c(10,40,80,120)
epochs = c(200,600,1000)
dim_input = c(3,80,400,1000,3000)
datapoints = c(15000,50000,100000)
results = data.frame(dim_map = c(),
                     epochs = c(),
                     dim_input = c(),
                     datapoints = c(),
                     time = c()
)

for(dim in dim_map){
  for (epoch in epochs){
    for (m in dim_input){
      for (n in datapoints){

        t = Sys.time() # Start time

        ## Run some script

        elapsed_time = as.numeric(Sys.time() - t, units = 'secs')

        results[nrow(results)+1,] = c(dim, epoch, m, n, elapsed_time)
      }
    }
  }
}

有没有办法避免循环？我觉得这些嵌套循环正在减慢扫描速度，但我不知道这是否只是我的想象。或者也许是用这些参数变化来计时脚本的更好方法？

标签： rperformancetime

解决方案

我认为做这种事情最简单的方法之一是结合pmap和cross_df从purrr. 我们可以轻松地创建所有参数组合，然后为每个参数运行我们的代码，将结果存储在一个新列中：

library(tidyverse)

params <-  cross_df(list(
  dim_map = c(10,40,80,120),
  epochs = c(200,600,1000),
  dim_input = c(3,80,400,1000,3000),
  datapoints = c(15000,50000,100000)
))

timer <- function(dim_map, epochs, dim_input, datapoints){
  start_time = Sys.time()
  Sys.sleep(0.01) # your code to time here
  end_time = Sys.time()

  return(end_time - start_time)
}

params %>%
  mutate(time = pmap_dbl(., timer))
#> # A tibble: 180 x 5
#>    dim_map epochs dim_input datapoints   time
#>      <dbl>  <dbl>     <dbl>      <dbl>  <dbl>
#>  1      10    200         3      15000 0.0110
#>  2      40    200         3      15000 0.0110
#>  3      80    200         3      15000 0.0110
#>  4     120    200         3      15000 0.0110
#>  5      10    600         3      15000 0.0110
#>  6      40    600         3      15000 0.0110
#>  7      80    600         3      15000 0.0110
#>  8     120    600         3      15000 0.0109
#>  9      10   1000         3      15000 0.0110
#> 10      40   1000         3      15000 0.0110
#> # ... with 170 more rows

由reprex 包（v0.2.0）于 2018 年 9 月 21 日创建。

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