[转帖]加速Matlab运行的三重境界

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helen

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发表于 2005-2-1 19:34 |只看该作者 |倒序浏览

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非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

CTerm下载文章: 紫丁香★$ [+ y% z/ |- M4 i8 U4 n+ n! ] $ C F/ F" w. V/ ?$ K% B. c9 ]发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab * c9 ?2 y: g# v0 S* H1 K( A* y! U标题: 加速matlab运行的三重境界5 w3 _9 i+ b( b- L' q% {* X 发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) 4 ?9 Y% s) x7 O; a+ ^6 F2 M+ p9 f: `1 Z8 w( t9 ^ 加速matlab运行的三重境界' {5 V k4 o8 z* W3 u3 W: G 一、遵守Performance Acceleration的规则& B4 z5 d% P6 o/ O; W 二、遵守三条规则 1 f" F/ c7 O8 p k& z三、绝招

一、遵守Performance Acceleration的规则8 G( g8 K. ~% g4 @6 m; c ! t" Z! {9 i, I3 w6 V8 X4 ~ 关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 9 {0 W4 R' M# Z, F. j( o其规则总结如下7条： 1 n. ` i" F4 ^5 v8 I$ a: j% A1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： 4 H; t4 `8 `3 h3 Y# K5 a% Hlogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double; T4 @5 t1 d! i, n$ }1 w 而语句中如果使用了非以上的数据类型则不会加速，如：numeric,cell,structu# Y+ t8 m# h, h ]8 }- T4 y7 j re,single, * k* R# u7 `/ i% p9 t r6 v $ r, }% @8 F7 M% X- cfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64' z0 Y1 o" J' e( }( ^9 w 2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。! U; S7 c& O* T% G. O 3、当使用for循环时，只有遵守以下规则才会被加速：a、for循环的范围只用标量值 ' l0 S2 v, j4 H) X! ?来表示； 8 y$ w, {" n; h+ H2 @b、for循环内部的每一条语句都要满足上面的两条规则，即只使用支持加速的数 4 y% c8 [1 `/ j4 S据类型，只使用 ?& H; G2 G" w( }: X& G- [' V 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 T, ^8 E( e7 g4 K 4、当使用if、elseif、while和switch时，其条件测试语句中只使用了标量值时，将 - n6 l- C7 |0 [) `" P* m加速运行。 w5 d6 X9 @! c2 A5、不要在一行中写入多条操作，这样会减慢运行速度。即不要有这样的语句： - g( ^, T2 N" y, p. H: Ex = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; ! }* H+ b: ^& ~9 G$ Y( B+ ]6、当某条操作改变了原来变量的数据类型或形状（大小，维数）时将会减慢运行速( x7 i$ y* A9 f: | ^% w$ T& { 度。 $ W s' N$ L' p+ }0 V% r9 G5 M7、应该这样使用复常量x = 7 + 2i，而不应该这样使用：x = 7 + 2*i,后者会降低5 j! I0 Q+ f7 }' X1 C% Y 运行速度。1 m3 y6 G3 e0 u) O2 M% u& x 6 N4 E! ~3 Q, ?6 K . @; h" }9 J7 p( }0 f+ m5 f; V! l7 g2 ] 二、遵守三条规则9 I( f# ?5 o5 D- {, F3 G 7 n# t, X3 u+ L, A+ \4 T1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic 4 |1 L- V' O$ L' h: N- uh means it is designed 0 s+ U- T& K/ ], ^( N/ n 6 u7 q) H" N2 R; @! b" Dfor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c " N" Z5 z* o& {% [- d/ Y, code by using' ?$ ~# e2 Y. f# S2 s0 K5 Z vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati ! g. j- e5 r- Zon means converting: B9 @9 u2 m1 b' g* A& l) o for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进! D: L$ W5 k) ^: u' H5 z4 j; r 这样的状况有两种方法：! `3 F9 m/ N: ~7 u8 V/ B# H 5 K/ ]. C, W/ E a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： ( b8 D- }3 B% w$ l3 E! X0 e; s i=0;% Z; ]5 Q( p3 s; ]9 y3 e, y6 D for t = 0:.01:10 9 R# {* w+ ^$ E; m/ U! ~# Ti = i+1; / B2 P C$ d2 S* sy(i) = sin(t);6 w9 _& u4 U- x$ x end : c, N' I8 U( y7 H9 p2 H替换为： " Q/ j$ t2 R6 |- f9 p" z: Ft = 0:.01:10;# c! i- n( \1 T* ~& a# h6 n y = sin(t);& W( o$ J3 Z `, x, I: e 速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i# x! ]0 ~, x: K7 |% \2 b8 W+ q permute、permute、 . w$ l4 h: u' _# @' w7 Ureshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums0 v$ F" ~; b! k" G3 h* z* I um、ind2sub、+ {" L! K1 H. B ndgrid、repmat、sort、sum 等。% g$ v# Z) j/ Z 2 P. H( t8 S4 x+ } v5 w请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 2 B7 x" n0 J: d% h* S* J: b& s3 ?. e" Y! q5 V& M8 _ vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. , V) V- {$ K9 `' MYou may be able to- U' l+ }. t' V0 ]0 \ speed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera [3 I3 E/ a1 J& itor instead of 2 `1 |- o& Z, y# v" _5 Z1 nvectorizing.”。何去何从，自己把握。 " m: e9 c- v _$ {- G' Y# `, o6 b4 y1 g0 n' S, A b、在必须使用多重循环时下，如果两个循环执行的次数不同，则在循环的外环执 : {' t2 q/ u- `9 y行循环次数少的，' @7 {3 {, D+ _3 R Q6 l/ y. Z 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 ! |6 x8 R! y1 O& }! v4 Y, K4 b3 c5 F5 U& P 2、a、预分配矩阵空间，即事先确定变量的大小，维数。这一类的函数有zeros、on7 d" u6 B0 {4 i9 o0 N/ m, q es、cell、struct、5 m. \) }4 x7 F' ^* F7 l7 Y repmat等。! p4 |5 l; H* d2 D; p5 Q b、当要预分配一个非double型变量时使用repmat函数以加速，如将以下代码：. K+ r) f1 t% ?( ? . V2 H! W0 Q2 B8 ] A = int8(zeros(100)); e" p" V6 x1 F0 U换成：+ X! W) a0 n' b5 u) Z0 J0 b A = repmat(int8(0), 100, 100);0 V* j% T* |, q& q5 r; _# x c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。. F: X- O" M! `, p / ~/ ^* p) g; U0 V: v7 [/ [' N 3、a、优先使用matlab内建函数，将耗时的循环编写进MEX-File中以获得加速。 0 S0 u r! a; _( W% Q* nb、使用Functions而不是Scripts 。 ; Q" @) }# m. @7 }, Q- p9 k- L! _7 W# _ P # m9 G+ F4 c% C7 Z 三、绝招 ' s/ U4 }" k! O) @1 C/ K' G5 A+ F2 y0 z0 r' ]- Z+ d 你也许觉得下面两条是屁话，但有时候它真的是解决问题的最好方法。% Q8 ^5 E* s9 e2 a8 }) h 1、改用更有效的算法8 v, ?2 h, @0 ?, o$ ?5 S5 | 2、采用Mex技术，或者利用matlab提供的工具将程序转化为C语言、Fortran语言。5 U. G1 H# M3 F3 f/ f- G1 L 9 i7 w# s* w$ c3 K5 ~ 关于如何将M文件转化为C语言程序运行，可以参阅本版帖子：“总结：m文件转化为c/c++; A4 l+ j1 ~5 B* ^( D1 ] 语言文件，VC编译”。