我有一个与lapply一起使用的函数，它工作正常。我试图将lapply转换为parLapply，现在它返回了error on cluster node 1 processing element 1: object of type 'closure' is not subsettable。这是我如何设置并行环境的问题，还是其他问题？

我正在使用的功能：

setLimits<-function(col){
    if(choice=="num"){
        if (auto=="0"){
            high=inHigh[count]
            low=inLow[count]
        }
        else{
            high=inHigh[1]
            low=inLow[1]    
        }
    }
    else{
        if (auto=="0"){
            high=attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.upper+attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.upper*(inHigh[count]/100)
            low=attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.lower+attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.lower*(inLow[count]/100)
        }
        else{
            high=attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.upper*(inHigh[1]/100)
            low=attributes(dt[,col])$SpotfireColumnmetaData$limits.prod.lower*(inLow[1]/100)
        }
    }
    list(low,high)
}

设置：

numCores <- detectCores()
cluster<-makecluster(numCores)
inHigh<-[100,5000,340,6532,45325,645345,2342,2466]
inLow<-[-432,-34325,-5342-,643,234,1]
x=ncol(dt)

调用parlApply：

inVal=parLapply(cl=cluster,X=1:ncol(dt),fun=setLimits)

打电话给不幸的人

inVal=lapply(1:ncol(dt),setLimits)

对不起，我无法提供dt，并且dput似乎不适用于我使用的程序。 dt存储为data.frame。我确实简化了该函数，但是尝试保留其中发生的主要事情。