{：任务1524失败 - “无法打开连接”中的错误

我似乎无法在互联网上找到任何有关此问题的帮助。{：任务1524失败 - “无法打开连接”中的错误

我使用'foreach'和'doParallel'软件包并行运行一个函数。该函数将训练好的模型和两个数据帧作为输入，进行预测，然后对其中一个变量的值进行混洗，并再次进行预测。它计算每个变量的RMSE，并返回在混洗后增加的RMSE。这需要相当长的时间，所以我必须并行运行它。即便如此，每个型号仍需要2小时左右。

它似乎没有与函数的代码本身，也许是输入，因为我以前运行它没有问题，我检查了我的日志文件后的错误，它处理所有的变量。我有5个模型，我想运行此功能。我首先在一个模型上运行它，并保存结果。现在，它的工作，我想把它应用到其余的模型。

foreach循环完成处理后，似乎出现错误，因为日志文件指示分析了所有变量。但我没有得到的是回溯表明错误发生在循环内部。

在此先感谢您对此问题的任何帮助。如果我不清楚任何事情，请告诉我。我正在运行Windows7和R版本3.1。

以下是错误：

Error in { : task 1524 failed - "cannot open the connection" 
10 stop(simpleError(msg, call = expr)) 
9 e$fun(obj, substitute(ex), parent.frame(), e$data) 
8 foreach(variable = names(newdata), .export = c("calc.rmse", "catf", 
    "start.timer", "stop.timer"), .combine = "rbind") %dopar% 
    { 
     baseline = NULL ... at feature_selection.R#53 
7 FUN(c("pH", "Ca", "P", "Sand")[[1L]], ...) 
6 lapply(X = X, FUN = FUN, ...) 
5 sapply(names(amodels[2:length(amodels)]), analyze.features, newdata = test.data, 
    newoutcomes = test.outcomes) at script.R#59 
4 eval(expr, envir, enclos) 
3 eval(ei, envir) 
2 withVisible(eval(ei, envir)) 
1 source("~/%FILEPATH%")

这里是有问题的函数代码：

analyze.features = function(newdata, newoutcomes, model.name) { 
    model = amodels[[model.name]] 
    file = "data/shuffled_data.csv" 

    if(!file.exists(file)) { 
     cat("Creating shuffled data frame...\r\n") 
     shuffled.data = as.data.frame(sapply(newdata, shuffle)) 

     cat("Writing shuffled data frame to disk...\r\n") 
     write.csv(shuffled.data, file) 
    } else { 
     cat("Reading shuffled data from file...\r\n") 
     shuffled.data = read.csv(file) 
    } 

    # Send output to a log file. 
    writeLines("", "log.txt") 

    start.timer("About to enter parallelization...") 
    cat("Time is: ", format(Sys.time(), "%a %b %d %X %Y"), "\r\n") 

    output = foreach(variable = names(newdata), .export=c("calc.rmse", "catf", "start.timer", "stop.timer"), .combine="rbind") %dopar% { 
     baseline = NULL 
     shuffle = NULL 

     sdata = newdata 

     # Write to log file. 
     catf("Analyzing ", variable) 

     sdata[[variable]] = shuffled.data[[variable]] 

     baseline[[variable]] = suppressWarnings(calc.rmse(predict(model, newdata=newdata), newoutcomes)) 
     shuffle[[variable]] = suppressWarnings(calc.rmse(predict(model, newdata=sdata), newoutcomes)) 

     cbind(baseline=baseline, shuffle=shuffle) 
    } 

    stop.timer("Total time to analyze features") 

    save.df(output, paste("RMSE_", model.name, sep="")) 

    # Reduce list of kept features. 
    keep = row.names(output)[which(output[,2] - output[,1] > 0)] 

    rm(output, shuffled.data) 
    beep(1) 
    return(keep) 
}

来源

2014-10-20 kendaop

我设法得到它的工作。我不得不重新写我如何调用这个函数。最初，我通过sapply函数调用它。

sapply(names(amodels), analyze.features, newdata=test.data, newoutcomes=test.outcomes)

由于只有5个模型，我将它们从sapply中取出并称为analyze.features，每个模型连续调用一次。工作完成没有错误。我不知道为什么;我猜测它与sapply函数中的并行化有关。

来源

2014-10-20 20:32:13 kendaop

{：任务1524失败 - “无法打开连接”中的错误

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