2

我正在尝试对“dat”中的数据点做 k 个最近邻（KNN），所以我的第一步是在每个点和所有其他点之间构建一个距离矩阵，然后为每个点找到 K 个最近邻。以下代码在没有 openmp 的情况下可以完美地串行工作。但是，当我使用 openmp 时，它会出现分段错误。我认为这个错误与我如何更新包含 k 个最小元素的索引的 minimum 有关。我想可能我需要使用最小向量的“减少”，但我不确定如何使用它或者它是对还是错，所以任何关于如何克服这个分段错误的帮助都非常感谢。

vector<vector<double> > dist(dat.size(), vector<double>(dat.size()));
size_t p,j;
ptrdiff_t i;
vector<double> sumKnn;
vector<vector<int > > smallest(dat.size(), vector<int>(k));
#pragma omp parallel for private(p,j,i) default(shared)
for(p=0;p<dat.size();++p)
{
    int mycont=0;
    for (j = p+1; j < dat.size(); ++j)
    {
        double ecl = 0.0;
        for (i = 0; i < c; ++i)
        {
            ecl += (dat[p][i] - dat[j][i]) * (dat[p][i] - dat[j][i]);
        }
        ecl = sqrt(ecl);
        dist[p][j] = ecl;
        dist[j][p] = ecl;
        int index=0; 
        if(mycont<k && j!=p)
        {
            smallest[p][j-p-1]=j;
            mycont++;
        }
        else
        {
            double max=0.0;
            int index=0;
            for(int i=0;i<smallest[p].size();i++)
            {
                if(max < dist[p][smallest[p][i]])
                {
                    index=i;
                    max=dist[p][smallest[p][i]];
                } 
            }
            if(max>dist[p][j])
            {
                smallest[p].erase(smallest[p].begin()+index);
                smallest[p].push_back(j);
            }
        }        
    }
double sum=0.0;
for(int r=0;r<k;r++)
    sum+= dist[p][smallest[p][r]];
sumKnn.push_back(sum);
}
4

2 回答 2

0

因此，我同意@izomorphius 的观点，即与使用更快的基于树的算法相比，并行化该算法（计算所有距离）可能不会加快速度，尤其是对于大量点而言。

不过，您可以相当容易地做到这一点。问题是您不能让多个线程同时在共享向量上执行 push_back() 和 erase() 之类的操作。坦率地说，无论如何，向量看起来都是错误的方法。既然你知道这些东西的大小，那么只使用数组可能就是要走的路。

无论如何，通过在 minimum[][] 数组中手动​​移动东西而不是使用擦除和推回，并且只需将 sumKnn 写入静态数组而不是使用 push_back()，这可以使其工作。

#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <vector>

using namespace std;

int main(int argc, char **argv) {

    const int size = 25;  // number of pts
    const int k = 2;      // number of neighbours
    const int c = 2;      // number of dimensions

    vector<vector<double> > dat(size, vector<double>(c));
    for (int i=0; i<size; i++) {
        vector<double> pt(c);
        for (int d=0; d<c; d++) {
            pt.push_back(rand()*1./RAND_MAX);
        }
        dat.push_back(pt);
    }

    vector<vector<double> > dist(size, vector<double>(size));
    double sumKnn[size];

    vector<vector<int > > smallest(size, vector<int>(k));
#pragma omp parallel for default(none) shared(dat, dist, smallest, sumKnn)
    for(size_t p=0;p<size;++p)
    {
        int mycont=0;
        for (size_t j = p+1; j < size; ++j)
        {
            double ecl = 0.0;
            for (ptrdiff_t i = 0; i < c; ++i)
            {
                ecl += (dat[p][i] - dat[j][i]) * (dat[p][i] - dat[j][i]);
            }
            ecl = sqrt(ecl);
            dist[p][j] = ecl;
            dist[j][p] = ecl;
            int index=0;
            if(mycont<k && j!=p)
            {
                smallest[p][j-p-1]=j;
                mycont++;
            }
            else
            {
                double max=0.0;
                int index=0;
                for(int i=0;i<k;i++)
                {
                    if(max < dist[p][smallest[p][i]])
                    {
                        index=i;
                        max=dist[p][smallest[p][i]];
                    }
                }
                if(max>dist[p][j])
                {
                    for (int ii=index; ii<k-1; ii++)
                        smallest[p][ii] = smallest[p][ii+1];
                    smallest[p][k-1] = j;
                }
            }
        }
        double sum=0.0;
        for(int r=0;r<k;r++)
            sum+= dist[p][smallest[p][r]];
        sumKnn[p] = sum;
    }


    return 0;
}
于 2012-03-04T18:48:00.000 回答
0

您可以只使用“关键”指令：

#pragma omp critical
{
smallest[p].erase(smallest[p].begin()+index);
smallest[p].push_back(j); 
}

和

#pragma omp critical
sumKnn.push_back(sum);

但我同意，最好是使用 kd-tree 或 k-means 树而不是并行化。您可以下载 FLANN 库http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN。

于 2013-01-16T12:00:01.990 回答