如何加速這個matlab循環

Question

我希望你能在這里幫助我，我在matlab中遇到速度問題，代碼如下：

%Example Definition
bf = 80;
sam = 10000;
dim = 300;
a = rand(bf, sam, dim);
T = rand(bf, sam, dim);
x = repmat(rand(1, sam, dim), [bf 1 1]);

%Calculation
E = zeros(size(T, ndims(T)));
dist = zeros(bf, sam);
a = repmat( a, [ 1 1 dim ]);
for i = 1:dim
    for j = 1:dim
        dist = x(:,:,j) .* T(:,:,i);
         E(i,j) = sum(sum(a(:,:,i) .* (0.5 * dist), 2), 1);
    end        
end

這3個diminsional數組相當大（如80x10000x300），因此計算這個'E'矩陣的計算時間很長。 我已經嘗試對它進行矢量化，但我不知道如何在不進入內存限制（16 GB）的情況下進行操作。

知道如何加快速度嗎？

Answer 1

我不明白為什么它應該超過16GB。

您將每個像素存儲為8B。 80 * 10K * 300 = 240M，因此每個矩陣接近2GB。 你有矩陣，總共8GB。

你的代碼非常有效，減少內存使用的一個簡單建議是使一切都single ; 即single(zeros(size(T)))

另一個建議是，如果您使用更多矩陣，請在完成后clear變量。

另外，不要創建dist變量，它只使用一次。

Answer 2

首先，使用i和j for循環會降低速度。 請參閱： 在Matlab中使用i和j作為變量

內存不足問題發生在a = repmat( a, [ 1 1 dim ]); 它擴展a bf x sam x dim times。 但是，您訪問a的唯一地方是a(:,:,ii) ， ii從1變為dim 。 因此，在第三維中的300x300元素中，僅使用前300個元素。

一個可能的答案：你不需要repmat並留下a原樣。

另一個可能的答案： a = repmat(rand(bf, sam, 1), [ 1 1 dim ]);

Answer 3

如果將3D矩陣重塑為2D矩陣，嵌套循環將轉換為矩陣乘法：

x = reshape(x,[],dim).';
a = reshape(a,[],dim);
T = reshape(T,[],dim);
E = x * (a.*T*.5);

Answer 4

有時只是從以下更新嵌套循環

for i=1:m
    for j=1:n
        out(i,j) = something;
    end
end

至

for j=1:n
    for i=1:m
        out(i,j) = something;         %first rows fill
    end
end

會顯着改善性能：