Sim*_*Sim 5 oop caching r memoization proto
我想使用memoization来缓存某些昂贵操作的结果,这样就不会一遍又一遍地计算它们.
无论memoise和R.cache适合我的需要.但是,我发现调用之间的缓存并不健壮.
这是一个演示我看到的问题的例子:
library(memoise)
# Memoisation works: b() is called only once
a <- function(x) runif(1)
replicate(5, a())
b <- memoise(a)
replicate(5, b())
# Memoisation fails: mfn() is called every single time
ProtoTester <- proto(
calc = function(.) {
fn <- function() print(runif(1))
mfn <- memoise(fn)
invisible(mfn())
}
)
replicate(5, ProtoTester$calc())
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根据答案更新
根据是使用持久缓存还是非持久缓存,此问题可以有不同的答案.非持久性缓存(例如memoise
)可能需要单个赋值,然后下面的答案是一个很好的方法.持久性缓存(例如R.cache
)可以跨会话工作,并且对于多个分配应该是健壮的.上面的方法适用R.cache
.尽管有多个赋值,但fn
只能调用一次R.cache
.它将被调用两次memoise
.
> ProtoTester <- proto(
+ calc = function(.) {
+ fn <- function() print(runif(1))
+ invisible(memoizedCall(fn))
+ }
+ )
> replicate(5, ProtoTester$calc())
[1] 0.977563
[1] 0.1279641
[1] 0.01358866
[1] 0.9993092
[1] 0.3114813
[1] 0.97756303 0.12796408 0.01358866 0.99930922 0.31148128
> ProtoTester <- proto(
+ calc = function(.) {
+ fn <- function() print(runif(1))
+ invisible(memoizedCall(fn))
+ }
+ )
> replicate(5, ProtoTester$calc())
[1] 0.97756303 0.12796408 0.01358866 0.99930922 0.31148128
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我认为我遇到问题的原因R.cache
是我将一个proto
方法作为函数传递给了memoizedCall
.proto
方法R.cache
以很难的方式绑定到环境中.在这种情况下,您需要做的是取消绑定函数(从实例化方法获取到简单函数),然后手动传递对象作为第一个参数.下面的示例演示如何工作(包括Report
与Report$loader
有proto
对象:
# This will not memoize the call
memoizedCall(Report$loader$download_report)
# This works as intended
memoizedCall(with(Report$loader, download_report), Report$loader)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我很想知道为什么R.cache
使用普通函数绑定到环境但是使用proto
实例化方法失败.
在您的代码中,每次调用该函数时都会重新记忆该函数。以下应该工作:它只被记忆一次,当它被定义时。
ProtoTester <- proto(
calc = {
fn <- function() print(runif(1))
mfn <- memoise(fn)
function(.) mfn()
}
)
replicate(5, ProtoTester$calc())
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