Matlab中的Parfor

Question

我尝试将此循环作为parfor循环运行：

correlations = zeros(1,N);   
parfor i = 1:(size(timestamps,1)-1)
    j = i+1;
    dts = timestamps(j) - timestamps(i);
    while (dts < T) && (j <= size(timestamps,1))
        if dts == 0 && detectors(i) ~= detectors(j)
            correlations(1) = correlations(1) + 2;
        elseif detectors(i) ~= detectors(j)
            dts = floor(dts/binning)+1;
            correlations(dts) = correlations(dts) + 1;
        end
        j = j + 1;
        if j <= size(timestamps,1)
            dts = timestamps(j) - timestamps(i);
        end
    end
end

Matlab给出了以下错误：

Error: File: correlate_xcorr.m Line: 18 Column: 17
The variable correlations in a parfor cannot be classified.
See Parallel for Loops in MATLAB, "Overview".

第18行如下：

correlations(1) = correlations(1) + 2;

我不明白为什么这是不可能的。相关性的最终值不取决于循环的执行顺序，而只取决于dts和检测器。我在文档中找到了类似的例子，它们工作得很好。

为什么Matlab不能执行这段代码，我如何修复它？

Answer 1

我找到了下面的解决方案，它似乎起作用了。这个程序看起来有点不同，但它的形状是一样的。这样，Matlab被迫认为x/相关性是一个约简变量。

X = zeros(1,5);
parfor i= 1:1000
    a = zeros(1,5);
    dts = randi(10)-1;
    if dts == 0
        a(1) = (a(1) + 2);
    elseif dts <= 5
        a(dts) = a(dts) +1;
    end
    X = X + a;
end

Answer 2

MATLAB无法确定您的循环是否与顺序无关，因为您访问PARFOR循环的多次迭代的相关性(1)的方式不同。看起来这个值在某种程度上是“特殊的”，它应该可以用来做一个“缩减”变量，比如用correlations_1或者其他的东西替换correlations(1)。

您将遇到的下一个问题是，您没有正确地“分割”correlations的其余部分。为了让MATLAB分析PARFOR循环，它需要能够分辨出每次循环迭代仅写入其输出变量的“切片”。实际上，这意味着您必须使用循环索引来索引输出。

有关PARFOR变量分类的更多信息，请访问：http://www.mathworks.com/help/distcomp/advanced-topics.html#bq_of7_-1

编辑：

如果您希望correlations严格充当缩减变量，就像我相信您在注释中所暗示的那样，您需要给PARFOR一个您想要的线索:特别是，您需要在每次需要时添加到整个变量中。换句话说，更像这样的东西：

parfor ...
    dummyVec = zeros(1, N);
    dummyVec(elementToIncrement) = 1;
    correlations = correlations + dummyVec;
end

我同意这是不明显的。有关详细信息，请参阅http://blogs.mathworks.com/cleve/2012/11/26/magic-squares-meet-supercomputing/。