我一直在学习 Dirk Eddelbuettel 的 Rcpp 教程:

http://www.rinfinance.com/agenda/

我已经学会了如何将 C++ 文件保存在目录中并在 R 中调用和运行它。我正在运行的 C++ 文件称为“logabs2.ccp”，其内容直接来自 Dirk 的一张幻灯片:

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;

inline double f(double x) { return ::log(::fabs(x)); }

// [[Rcpp::export]]
std::vector<double> logabs2(std::vector<double> x) {
    std::transform(x.begin(), x.end(), x.begin(), f);
    return x;
}

我用这个 R 代码运行它:

library(Rcpp)
sourceCpp("c:/users/mmiller21/simple r programs/logabs2.cpp")
logabs2(seq(-5, 5, by=2))
# [1] 1.609438 1.098612 0.000000 0.000000 1.098612 1.609438

我正在 Windows 7 机器上从似乎默认安装的 R GUI 中运行代码。我还安装了最新版本的 Rtools。上面的 R 代码运行起来似乎需要比较长的时间。我怀疑大部分时间都花在了编译 C++ 代码上，而且一旦编译了 C++ 代码，它就会运行得非常快。 Microbenchmark 当然表明 Rcpp 减少了计算时间。

我以前从未使用过 C++，但我知道当我编译 C 代码时我会得到一个 *.exe 文件。我从一个名为 logabs2.exe 的文件中搜索了我的硬盘，但找不到。我想知道如果创建了 logabs2.exe 文件，上面的 C++ 代码是否会运行得更快。是否可以创建一个 logabs2.exe 文件并将其存储在某个文件夹中，然后在我想使用它时让 Rcpp 调用该文件？我不知道这是否有意义。如果我可以将 C++ 函数存储在 *.exe 文件中，那么也许我每次想将它与 Rcpp 一起使用时都不必编译该函数，然后 Rcpp 代码可能会更快。

如果这个问题没有意义或重复，我们深表歉意。如果可以将 C++ 函数存储为 *.exe 文件，我希望有人会告诉我如何修改上面的 R 代码以运行它。感谢您对此提供的任何帮助，或者让我直截了本地说明为什么我的建议不可能或不推荐。

我期待看到德克的新书。

最佳答案

感谢 user1981275、Dirk Eddelbuettel 和 Romain Francois 的回复。下面是我如何编译一个 C++ 文件并创建一个 *.dll，然后在 R 中调用并使用该 *.dll 文件。

第 1 步。我创建了一个名为“c:\users\mmiller21\myrpackages”的新文件夹，并将文件“logabs2.cpp”粘贴到该新文件夹中。文件“logabs2.cpp”是按照我原来的帖子中的描述创建的。

第 2 步。在新文件夹中，我使用我编写的名为“new package creation.r”的 R 文件创建了一个名为“logabs2”的新 R 包。 'new package creation.r' 的内容是:

setwd('c:/users/mmiller21/myrpackages/')

library(Rcpp)

Rcpp.package.skeleton("logabs2", example_code = FALSE, cpp_files = c("logabs2.cpp"))

我在 Hadley Wickham 的网站之一上找到了 Rcpp.package.skeleton 的上述语法:https://github.com/hadley/devtools/wiki/Rcpp

第 3 步。我在 DOS 命令窗口中使用以下行在 R 中安装了新的 R 包“logabs2”:

C:\Program Files\R\R-3.0.1\bin\x64>R CMD INSTALL -l c:\users\mmiller21\documents\r\win-library\3.0\ c:\users\mmiller21\myrpackages\logabs2

哪里:

rcmd.exe 文件的位置是:

C:\Program Files\R\R-3.0.1\bin\x64>

我电脑上安装的 R 包的位置是:

c:\users\mmiller21\documents\r\win-library\3.0\

我的新 R 包在安装之前的位置是:

c:\users\mmiller21\myrpackages\

DOS 命令窗口中使用的语法是通过反复试验发现的，可能并不理想。在某些时候，我在“C:\Program Files\R\R-3.0.1\bin\x64>”中粘贴了“logabs2.cpp”的拷贝，但我认为这无关紧要。

第 4 步。安装新的 R 包后，我使用 R 文件运行它，我在“c:/users/”中命名为“new package usage.r” mmiller21/myrpackages/' 文件夹(尽管我认为该文件夹不重要)。 'new package usage.r' 的内容是:

library(logabs2)
logabs2(seq(-5, 5, by=2))

输出是:

# [1] 1.609438 1.098612 0.000000 0.000000 1.098612 1.609438

这个文件在我没有询问的情况下加载了包 Rcpp。

在这种情况下，假设我正确地执行了此操作，基础 R 会更快。

#> microbenchmark(logabs2(seq(-5, 5, by=2)), times = 100)
#Unit: microseconds
#                        expr    min     lq  median     uq     max neval
# logabs2(seq(-5, 5, by = 2)) 43.086 44.453 50.6075 69.756 190.803   100

#> microbenchmark(log(abs(seq(-5, 5, by=2))), times=100)
#Unit: microseconds
#                         expr    min     lq median    uq     max neval
# log(abs(seq(-5, 5, by = 2))) 38.298 38.982 39.666 40.35 173.023   100

但是，使用dll文件比调用外部cpp文件更快:

system.time(

cppFunction("
NumericVector logabs(NumericVector x) {
    return log(abs(x));
}
")

)

#   user  system elapsed 
#   0.06    0.08    5.85 

尽管在这种情况下 base R 看起来更快或与 *.dll 文件一样快，但我毫不怀疑将 *.dll 文件与 Rcpp 一起使用会比 base R 更快 在大多数情况下。

这是我第一次尝试创建 R 包或使用 Rcpp，毫无疑问我没有使用最有效的方法。另外，对于本文中的任何打印错误，我深表歉意。

编辑

在下面的评论中，我认为 Romain Francois 建议我将 *.cpp 文件修改为以下内容:

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]

NumericVector logabs(NumericVector x) {
return log(abs(x));
}

并重新创建我的 R 包，我现在已经完成了。然后，我使用以下代码将基础 R 与我的新包进行了比较:

library(logabs)

logabs(seq(-5, 5, by=2))
log(abs(seq(-5, 5, by=2)))

library(microbenchmark)

microbenchmark(logabs(seq(-5, 5, by=2)), log(abs(seq(-5, 5, by=2))), times = 100000)

Base R 仍然快一点点或没有什么不同:

Unit: microseconds
                         expr    min     lq median     uq       max neval
   logabs(seq(-5, 5, by = 2)) 42.401 45.137 46.505 69.073 39754.598 1e+05
 log(abs(seq(-5, 5, by = 2))) 37.614 40.350 41.718 62.234  3422.133 1e+05

也许这是因为基 R 已经被向量化了。我怀疑使用更复杂的函数 base R 会慢得多。或许我仍然没有使用最有效的方法，或者我只是在某处犯了错误。

关于c++ - 使用 Rcpp 运行已编译的 C++ 代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17149295/