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r - Rcpp::Function in parellel for section

问题描述

我正在尝试并行化个人的循环计算适应度值。对于整个算法，我使用的是 Rcpp，但适应度函数是从 R 传递的。

所以我正在尝试做这样的事情：

#pragma omp parallel for
  for (int i = 0; i < population.size(); i++)
  {
    population[i].computeFitness(FitnessFunction);
  }

where FitnessFunctionisRcpp::Function和 computeFitness 只是类函数，本质上是将计算值分配给成员变量。

void computeFitness(Rcpp::Function optFunction)
  {
    this->_fitness = Rcpp::as<double>(optFunction(this->_coords));
  }

但这会崩溃，因为据我所知，R 是单线程的，我不能在并行部分中使用任何底层 R 实例。

那么有什么方法可以转换Rcpp::Function为std::function, functor 或类似的东西吗？有没有其他方法可以将函数从 R 传递到 Rcpp，这将允许我并行计算这个适应度值？

整个工作是为 CRAN 创建飞蛾搜索算法的并行优化包。

c++ 中基本相同的代码std::function效果很好。Rcpp 代码可以在没有并行的情况下正常工作。

标签： rrcpprcppparallel

解决方案

您是否知道Rcpp::Function()仅调用 R 函数，因此

  1. 违反了您声明在（OpenMP 或 pthread）并行代码中使用底层 R 实例的原则，并且
  2. 当然也只能作为 R 函数以 R 速度运行？

您可以在 R 级别更轻松地实现 R 代码的并行调用。

如果你想要 C++ 并行的速度，你需要编写可以并行调用的 C++ 代码——例如，参见RcppParallel包和它的小插图作为介绍性示例。

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