我在 R 中寻找 HMM 实现来分析字符串中的状态,而 HMM 库似乎运行缓慢,然后我使用了 RHmm 库。
我的数据是一串 1953138 个符号(U、D、N)
这是我的数据示例:
string <- sample(c("D","U","N"),1953138,replace=T)
拟合 HMM
HMM <- HMMFit(string,dis="DISCRETE",nStates=3)$HMM
运行 viterbi,这是我收到错误的地方
viterbi_results <- viterbi(HMM,string)
#Error: protect(): protection stack overflow
但是,如果我只使用字符串 viterbi() 的一个子集就可以了:
viterbi_results <- viterbi(HMM,string[1:49963])
实际上,如果我尝试运行:
viterbi_results <- viterbi(HMM,string[1:49964])
#Error: protect(): protection stack overflow
我得到相同的堆栈溢出错误,那么向量中的 49964 个元素是限制
我认为问题可能与 --max-ppsize 的默认 R 选项为 50000 的事实有关,但将此参数更改为限制 --max-ppsize 500000 并不能解决问题。然而 viterbi() 中的向量限制确实增加了,它从字符串向量中的 49964 个元素增加到大约 499960 个元素。
我试图分块运行维特比算法。首先,我将字符串拆分为 49960 个元素的块并将 viterbi 应用于每个元素,但我得到了相同的错误
list_string <- split(string, ceiling(seq_along(string)/49960))
viterbi_results <- lapply(list_string,function(x) viterbi(HMM,x)$states)
#Error: protect(): protection stack overflow
在 stackoverflow 中,我发现了一个与我遇到的问题类似的问题 LINK .显然,问题的根源在于不需要的循环内的 PROTECT。我跳进了 viterbi 函数的 C++ 源代码,但没有一个 PROTECT。
我也试过
ulimit -s unlimited
,但我遇到了同样的错误。我正在使用 1009 GB RAM 内存的 unix
链接到 RHmm package
非常感谢您的帮助!
最佳答案
R 启动时增加点堆栈大小:
R --max-pp-size=100000
关于r - viterbi RHmm 错误保护堆栈溢出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23663356/