parfor使用Matlab“parfor中的变量__不能被分类”

Question

因此，我试图用一个parfor调用这个函数(基本上是通过一个parfor循环中的向量用傅里叶级数进行曲线拟合)：

function[coefnames,coef] = fourier_regression(vect_waves,n)

    coef = zeros(length(vect_waves)-n,18);
    current_coef = zeros(18,1); % All the terms of the fourier series
    x = 1:n;

    parpool_obj = parpool;
    parfor i=n:length(vect_waves)

        take_fourier = vect_waves(i-n+1:i);

        f = fit(x,take_fourier,'fourier8');
        current_coef = coeffvalues(f);
        coef(i,1:length(current_coef)) = current_coef;

    end
    coefnames = coeffnames(f);

    delete(parpool_obj);
end

但我只是搞错了

不能对parfor中的变量coef进行分类。参见MATLAB中的并行循环，“概述”。

我似乎在任何地方都找不到解决办法，我不知道问题出在哪里。到底怎么回事？

Answer 1

@Andras将其放在注释中，但这里的修复非常简单--您所需要做的就是为coef的第二个下标使用一种parfor允许的索引形式。在这种情况下，您需要：

parfor i = ...
    coef(i, :) = ...;
end

Answer 2

在要填充的元素数量已知之前，您正在尝试填充数组。这意味着您的循环具有不同的current_coef长度，在运行循环之前无法确定它的长度。您需要在并行循环执行之前定义所有内容，因为执行顺序不是预先确定的。

解决这个问题的方法是@AndrasDeak在这篇文章的评论中给出的。(我不知道函数，或者它总是输出相同数量的元素，因此我只能解释为什么这段代码不能工作，而不是解决方案)

一般来说，最好先从速度上优化您的代码，然后尝试并行。即使没有退步。并行处理并不是一些神奇的东西，它希望你能通过草率的代码神奇地让它执行得更快，它是一个高度优化的工具，它在优化代码上工作得最好。

有关parfor的更好概述，请参见Saving time and memory using parfor in Matlab?

注意，您在今天的前一篇文章中称这段代码为“回归”，但事实并非如此。但是，如果是回归，parfor就不能工作了。