优化 R 代码 - Rcpp

Posted 2023-03-06

【中文标题】优化 R 代码 - Rcpp

【英文标题】：Optimization R code - Rcpp

【发布时间】：2018-05-31 20:15:52

【问题描述】：

除了基准测试功能，R 中是否有任何工具可以让我们找出 R 代码中最大的瓶颈？

我经常对用 C++ 重写 R 代码时获得的计算增益犹豫不决。例如，在每次迭代都需要进行优化的引导程序中，我不知道使用 GSL 库来优化对数似然函数是否有用，因为@987654321 @ 语言函数 R 使用 stats.so 文件。我注意到这样做stats ::: C_optim。

> stats:::C_optim
$name
[1] "optim"

$address
<pointer: 0x1cb34e0>
attr(,"class")
[1] "RegisteredNativeSymbol"

$dll
DLL name: stats
Filename: /usr/lib/R/library/stats/libs/stats.so
Dynamic lookup: FALSE

$numParameters
[1] 7

attr(,"class")
[1] "ExternalRoutine"  "NativeSymbolInfo"

查看optim函数体（edit(optim)），看到里面有C实现的高效函数的导入，比如有：

.External2(C_optim, par, fn1, gr1, method, con, lower, 
        upper)

疑问：对于 Rcpp 用户，在您的项目中，您通常会尝试实现所有 C++ 函数还是实现一组小 C++ 函数以用于R函数？

我知道这是一个非常笼统的问题，但我使用的所有函数 Rcpp 总是尝试从头开始实现 C++ 函数。我觉得我用 C++ 编程比用 R 编程更多。有时我认为我需要直接用 C++ 编程。

R 有许多特性使得该语言在执行各种任务时速度变慢。我总是尽量避免循环并让位于apply 系列函数的使用。但是，我经常发现 R 很慢。这样一来，因为我不确定什么值得优化，所以我最终用 C++ 实现所有东西。

【问题讨论】：

您知道您可以查看 CRAN 上使用 Rcpp 的 1360 多个包，对吗？那么为什么不比较行数来获得经验动机的观点呢？现在问题很广泛，可能会被关闭。

【参考方案1】：

如果您（通常）在 R 中编码速度更快，并且想编写大量 C++ 代码，我建议您采用以下方法：

在 R 中实施您的解决方案。 仅当 R 解决方案不够快时，尝试对其进行优化。 优化的第一步是衡量性能，即分析您的代码。 一旦确定了瓶颈，您就可以使用更好的 R 代码或编译代码来改进这些瓶颈。

凭借经验，您可能能够走捷径，即从一开始就知道您的问题中的某些内容需要编译代码。但这实际上取决于您正在处理的问题类型。