parLapply -如何解决错误“找不到函数”bindToEnv“？
parLapply是R语言中的一个函数，用于并行计算。它可以将一个函数应用于一个列表的每个元素，并返回一个包含结果的列表。parLapply函数使用了并行计算的技术，可以在多个处理器上同时执行计算任务，从而提高计算效率。
在使用parLapply函数时，有时会出现错误信息“找不到函数bindToEnv”。这个错误通常是由于缺少必要的依赖包或函数引用导致的。要解决这个错误，可以按照以下步骤进行操作：
- 确保已经安装了必要的依赖包。可以使用install.packages函数安装缺少的包。例如，如果缺少的包是“parallel”，可以使用以下命令安装：install.packages("parallel")。
- 确保已经正确引用了需要的函数。在R语言中，函数需要通过library或require函数进行引用才能使用。例如，如果需要使用bindToEnv函数，可以使用以下命令引用：library(parallel)。
- 检查函数的输入参数是否正确。parLapply函数的第一个参数是一个列表，第二个参数是要应用的函数。确保列表和函数的输入参数类型和数量正确。
- 如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试重新安装R语言或更新R语言的版本，以确保系统环境的正确性。
腾讯云提供了云计算服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储等产品。您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。
相关·内容
我想使用parLapply，并且按照这里介绍的方式设置代码：http://www.win-vector.com/blog/2016/01/parallel-computing-in-r/ 在过去的几次中然而，在我当前的parLapply调用中，我得到了错误Error in checkForRemoteErrors(val) : 3 nodes produced errors; first error:could not find function "bi
浏览 12提问于2020-01-15得票数 4
回答已采纳
如何从speedDistribution函数调用全局函数parLapply？estimateFeatures <- function(trips,target) cl <- makeCluster( 4 ) features = parLapplyrep(z, nrow(features)))) stopCluster(cl) }
checkForRemoteErrors(val)中的<e
浏览 3提问于2015-01-12得票数 2
回答已采纳
1回答
Query_L_German[i], "de-en")$text } a <- length(Query_L_German) return(x)但是，我得到了以下错误：
checkForRemoteErrors中的错误(Val)：3个节点产生错
浏览 1提问于2016-07-19得票数 1
我有一个使用rbindlist的函数，我想使用parLapply调用该函数。(4,4))}
tmp <- parLapply(cl,c(1,2),func)但是，我收到一个错误，它说：
checkForRemoteErrors中的错误(Val)：两个节点产
浏览 3提问于2014-06-15得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用parallel包(实际上，我希望这个问题的解决方案是通用的，这样我就可以使用任何并行化包)来运行给定的函数，并从任何返回错误的节点返回任何错误。让我们举一个简单的例子。parallel::parLapply( list(1, 2), print(x) }
) 因此，在本例中，我的函数打印其给定值
浏览 142提问于2019-10-17得票数 0
我正在使用R中的snow包在具有多台机器(3)的SOCK集群上执行一个函数。我尝试用parLapply和clusterApply来运行代码。在worker级别出现错误的情况下，worker节点的结果不会正确返回给master，这使得调试变得非常困难。我目前正在使用futile.logger独立地记录工作节点的每个心跳。但是，当我试图在主节点上打印结果时(在收到工作节点的输出之后)，我得到了一个错误，显示为Error in checkForRemoteErrors(val): 8 nodes produced errors
浏览 3提问于2013-06-03得票数 4
回答已采纳
1回答
我在使用parlapply时遇到了一些错误，甚至在使用clusterEvalQ之后也是如此。在我进一步解决这个问题之前，有没有什么问题，比如，两者之间是否存在显著的速度差异，或者人们在Windows上只使用parLapply？我读过关于parLapplyLB的文章，可以看到这种方法的用法，但是如果我严格地研究mclapply和parlapply，那么FORK方法和PSOCK方法在速度上有很大的差异吗？我的函数的性质可能决定了答案；它使用stri_extract。
浏览 24提问于2016-08-15得票数 2
回答已采纳
基本上，我希望循环遍历文件夹中的所有文件，并在其上运行函数fromJSON。但是，我希望它跳过产生错误的文件。但是，我已经使用tryCatch构建了一个函数，它只在我使用函数lappy而不是parLapply时才能工作。：这会产生一个错误，当它到达一个没有正确结束并且不通过跳过问题文件来创建列表'dat‘的文件时。这就是readJson函数应该减轻的功能。
但是，
浏览 0提问于2017-08-19得票数 6
回答已采纳
虽然parLapply有几个问题，但我无法找到我当前任务的答案。请在下面找到密码。请原谅丢失的示例数据，因为我相信这个问题可以很容易地从一个有经验的parLapply用户回答。bootListMat",
浏览 0提问于2018-08-25得票数 0
回答已采纳
我写了一个函数来并行运行R，但它似乎不起作用。y)num<-c(1,2,1,4)clusterExport(cl,"square")stopCluster(cl)
错误是: error in checkForRemoteErrors(val)：2个节点产生错误；第一个错误:无法打开连接我
浏览 0提问于2019-11-28得票数 2
1回答
我正在开发一个R包，并试图在其中使用并行处理来解决一个令人尴尬的并行问题。我想写一个使用包中其他函数的循环或函数。我在Windows中工作，我尝试过使用parallel::parLapply和foreach::%dopar%，但无法让workers (内核)访问我的包中的函数。下面是一个包含两个函数的简单包的示例，其中第二个函数使用%dopar%在并行循环中调用第一个函数 add10 <- function(x) x + 10
slowadd
浏览 24提问于2020-08-22得票数 4
1回答
我不明白如何将全局定义的类传递给使用并行包生成的集群。outfile='')res <- parallel::parLapplyoutfile='')res <- parallel::parLapply(cl
浏览 6提问于2016-10-28得票数 1
回答已采纳
1回答
work, error: dat not found in the nodes{ parLapply(cl, a, mult, x)scalars = 1:4pmult(cl, scalars, dat)
第一个函数由于对参数的延迟评估而无法工作。现在，最奇怪的事情发生在第三个函数中，除了让mult()接收x作为额外的参数外，什么都不做，突然之间，所有的事情都起作用了！另一件事是，如果我
浏览 2提问于2013-05-31得票数 4
回答已采纳
这段代码给我带来了一个错误：Error in checkCluster(cl): not a valid clusternumWorkers <-8
在没有并行尝试的情况下return(n^2)}
numWorkers
浏览 0提问于2017-09-30得票数 5
在parLapply中调用Rcpp函数有困难。makeCluster(numWorkers, type = "PSOCK")strike_payoff <- parLapply(cl, strike_list, payoff, data)Error in checkForRemoteErrors(val) :
8 nodes produced errors有什么办法<e
浏览 0提问于2014-09-01得票数 6
回答已采纳
我希望使用optimParallel从R中的包中优化一个函数。到目前为止，我只对我在我的环境中编写的函数进行了优化，它起了作用。但是来自任何包的函数都不起作用，我得到了一个错误。
浏览 3提问于2018-09-29得票数 1
回答已采纳
我再次尝试使用parLapply (现在在中成功地使用了它)，但这一次要并行化的函数包含了mc2d包中的一些函数(即。deprt，ppert)。在代码的并行部分之前，我安装并加载了包。但是，我尝试使用以下命令导出函数dpert和ppert我得到了一个错误它怎么找不到C1呢？是否有其他方法可以将R-packages函数导出到集群中进行并行处理？
浏览 1提问于2014-06-19得票数 5
1回答
这个问题既不是this one的重复，也不是this one的重复，后者是关于函数返回外部指针的。 这是问题所在。此后的Rcpp代码定义了两个函数，一个创建XPtr，另一个可以在XPtr上工作。这是可行的： require(parallel) cl <- makeForkCluster(nnodes=2) cl <- makeForkC
浏览 46提问于2019-02-05得票数 3
回答已采纳
我试图在全局环境中未定义的另一个函数中使用parLapply。worker函数使用了我事先想要clusterExport的其他函数列表，这些函数在全局环境中也没有定义。我的问题是，这两个函数都将它们的评估环境导出到集群中，这是一个庞大且不需要的集群。 clusterExport(cl, varlist=c("fu
浏览 0提问于2013-07-01得票数 10
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
