我有一个根据某些特定参数构造另一个函数的函数:
factory <- function(param) {
# some long computation…
cached.matrix = rnorm(param)
# return function that uses cached data
function(other) {
cached.matrix * cached.matrix + other
}
}
现在,我想factory
使用该microbenchmark
包对由函数生成的函数针对各种参数进行基准测试。microbenchmark
函数接受一个表达式,而不是一个函数,经过一些实验,我注意到以下与之共舞do.call
并call
似乎起作用的方法:
params <- seq(5, 100, 5)
list.of.expressions <- sapply(
params,
function(param) call('do.call', factory(param), list(7)))
names(list.of.expressions) <- sprintf("f%04d", params)
mb.results <- microbenchmark(list=list.of.expressions, times=10)
有没有比这样更简单的方法来收集参数化的基准测试结果call('do.call', …)
?
我将展示另一条可能的路线。您要做的是构造未求值的表达式,而我将把microbenchmark
调用包装到一个函数中并outer
用于产生所需的细分。
我隐式地假设您要遍历两个维度(在您的示例中,param
和other
)。我建立了自己的函数工厂:
factory <- function(param) {
x <- rnorm(param)
function(mat) {
t(x) %*% mat %*% x
}
}
现在,我要遍历param
和mat
。为了使其更加有趣,请mat
依靠param
某种方式。如果不是这种情况,请忽略mat
作为函数:它可以是向量。
params <- seq(10, 50, 10)
mat1 <- function(param) {diag(param)}
mat2 <- function(param) {matrix(runif(param^2), param)}
这是将转到的函数outer
,以及调用本身:
test_factory_med <- Vectorize(function(param, matf) {
summary(microbenchmark(factory(param)(matf(param))))$median
})
median_tests <- outer(params, c(mat1, mat2),
FUN = function(p, m) test_factory_med(p, m))
colnames(median_tests) <- c("mat1", "mat2")
rownames(median_tests) <- params
median_tests
# mat1 mat2
#10 15.3150 22.6720
#20 18.6180 36.6355
#30 22.2220 57.9560
#40 27.3265 88.5860
#50 32.7320 129.1250
您可以microbenchmark
通过返回完整的信息集来保留其中的完整信息(使用我最近提出的问题中的列表包装技巧):
test_factory_all <- Vectorize(function(param, matf) {
list(
list(param = param,
matf = mat,
microbenchmark(factory(param)(matf(param)))))
})
all_tests <- outer(params, c(mat1, mat2),
FUN = function(p, m) test_factory_all(p, m))
all_tests[1, 1]
#[[1]]
#[[1]]$param
#[1] 10
#
#[[1]]$matf
#function (param)
#{
# diag(param)
#}
#
#[[1]][[3]]
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# factory(param)(matf(param)) 14.414 15.315 17.17081 15.916 16.516 88.586 100
编辑:针对下面的评论,这是仅测量从工厂发出的函数调用的方法。
# exclude costs for running factory
test_factory_med1 <- Vectorize(function(param, matf) {
f <- factory(param)
summary(microbenchmark(f(matf(param))))$median
})
# exclude costs for both running factory and constructing parameter
test_factory_med2 <- Vectorize(function(param, matf) {
f <- factory(param)
m <- matf(param)
summary(microbenchmark(f(m)))$median
})
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