R snow rlecuyer: Funktion mit temporärem Seed anwenden

Question

Ich möchte eine Funktion parallel anwenden mit snow::clusterApply. Meine Funktion verwendet einen temporären (vordefinierten) Seed in einem Teil der Funktion, sollte aber im Allgemeinen unabhängige Zufallszahlen beibehalten. Die temporären Samen unterscheiden sich für jeden "Job".

ich tun kann, folgende:

# setting up cluster of type="SOCK" 
library(snow) 
cl <- makeSOCKcluster(2) 

# this is my function 
myfu <- function(seed){ 
    # temporary seed: 
    x <- R.utils::withSeed(rnorm(10),seed) 
    # more calculation with independent RNG: 
    y <- x*rnorm(10) 
    return(list(stays=x,changes=y)) 
} 

# run example: 
seed <- 1:4 
data.frame(clusterApply(cl,seed,myfu)) 
# reproduce 
data.frame(clusterApply(cl,seed,myfu)) 

stopCluster(cl) 

Doch nach dem Link in der "Uniform Random Number Generation in SNOW Cluster" in der Paketdokumentation Schnee gegeben (http://homepage.stat.uiowa.edu/~luke/R/cluster/cluster.html), habe ich gelesen, dass „Der Standard Zufallszahlengeneratoren sind wahrscheinlich ziemlich korreliert "und man sollte zusätzliche Pakete verwenden, wie z das Paket rlecuyer.

Nun, wenn ich versuche, dass in meinem Code enthalten, set.seed oder withSeed sind keine Verwendung mehr:

# setting up cluster of type="SOCK" 
library(snow) 
library(rlecuyer) 
cl <- makeSOCKcluster(2) 

# setup RNG Stream 
clusterSetupRNGstream(cl,seed=1:6) 

# run example: 
seed <- 1:4 
data.frame(clusterApply(cl,seed,myfu)) 
# can't reproduce 
data.frame(clusterApply(cl,seed,myfu)) 

stopCluster(cl) 

Wie kann ich arbeiten, um set.seed oder withSeed parallel, wenn ich sie auf einem anrufen müssen Job-Basis und nicht vor dem clusterApply Anruf?

Answer 1

Dumm mir. Mit kind="L'Ecuyer-CMRG" beim Aufruf set.seed/withSeed löst (natürlich) mein Problem.