在函数中使用 jags.parallel（R 语言在 get(name,envir = envir) 中出错：找不到对象“y”）

Question

从命令行或脚本使用 jags.parallel 工作正常。我可以从http://www.inside-r.org/packages/cran/R2jags/docs/jags运行这个修改过的例子就好了

# An example model file is given in:
  model.file <- system.file(package="R2jags", "model", "schools.txt")
#=================#
# initialization  #
#=================#

  # data
  J <- 8.0
  y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
  sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)

  jags.data <- list("y","sd","J")
  jags.params <- c("mu","sigma","theta")
  jags.inits <- function(){
    list("mu"=rnorm(1),"sigma"=runif(1),"theta"=rnorm(J))
  }


#===============================#
# RUN jags and postprocessing   #
#===============================#
#  jagsfit <- jags(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
#    n.iter=5000, model.file=model.file)

  # Run jags parallely, no progress bar. R may be frozen for a while, 
  # Be patient. Currenlty update afterward does not run parallelly

  print("Running Parallel") 
  jagsfit <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
    n.iter=5000, model.file=model.file)

但是，如果我将它包装在一个函数中

testparallel <- functions(out){
# An example model file is given in:
    .
    .
    .
jagsfit <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
  n.iter=5000, model.file=model.file)
print(out)
return(jagsfit)
}

然后我收到错误：get(name,envir = envir) 中的错误：找不到对象“y”根据我在此处找到的内容，我知道这是导出到集群的环境的问题，我已通过更改修复它

J <- 8.0
y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)

到

  assign("J",8.0,envir=globalenv()) 
  assign("y",c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2),envir=globalenv()) 
  assign("sd",c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6),envir=globalenv()) 

有没有更好的方法来解决这个问题？

谢谢你，格雷格

聚苯乙烯

我正在为其他人编写此代码，因此我真的不想更改 R2jags 包中的内容以让我传递环境以进行导出，尽管我计划向包的作者建议它。

Answer 1

所以我联系了 R2jags 的作者，他在 jags.parallel 中添加了一个额外的参数，让你传递环境，然后传递到 clusterExport。

这很有效，除了它允许我的数据名称和 jags.parallel 函数中的变量之间发生冲突。