我有一个嵌套的 for 循环，但它会减慢一点处理速度，我怎样才能使嵌套循环有效。我需要的是对于外循环的每个值，内循环继续其所有迭代。但是，我认为它不会像两个嵌套循环那样影响计算。我的第二个问题是，parfor循环是否会影响速度或可能支持我的现象？

我的代码：

我目前正在评估我的数组，因为我的数组在eval(['P' num2str(jj) '(i,:)'])哪里P1 P2，我只对我的所有数组都感兴趣，(i,1:3)以及i用于行和jj评估1 2数组的位置。我想避免eval()，因为我想使用PCT来并行处理两个数组，因为parfor循环不支持eval()，而且Matlab还建议尽可能避免它，现在根据我的场景有哪些可能的解决方案/建议。

我的代码：

原始代码是这样的：

我试图将它改编成这样的并行代码：

这会生成一个错误，说parfor由于 H{i,j} 而无法运行。

那么这里的错误是什么？以及如何将嵌套循环调整为 parfor？

一种可能的解决方案是

但我怀疑在另一个循环中使用 parfor 会增加开销，parfor从而导致额外的计算时间。

我在 Matlab 中运行了很多长时间的模拟，通常需要几分钟到几个小时，所以为了加快速度，我决定使用parfor循环同时运行模拟。

一切都很好，除了一件事：进度打印。由于每次模拟都需要很多时间，我通常使用类似的方式打印进度

但是，正如所料，在parfor循环中执行此操作时，您会变得混乱。

我在谷歌上搜索了很多解决方案，并找到了一堆像这样的“parfor 进度打印机” 。但是，它们都打印了整个parfor循环的进度，而不是显示每个单独的迭代已经走了多远。由于我在循环中只有大约 4-8 次迭代parfor，但每次迭代大约需要一个小时，所以这种方法对我来说不是很有帮助。

对我来说理想的解决方案是这样的

也就是说，每个模拟都有一条线显示它已经运行了多远。我不确定这是否可能，但我至少无法想象有任何方法可以做到这一点。

另一种方法是做这样的事情

也就是说，在同一行显示所有进度。为此，您需要跟踪每个模拟要在行上的哪个位置写入并在那里写入，而不会擦除其他进度。我无法弄清楚这将如何完成，这可能吗？

如果我的问题有其他我没有想到的解决方案（显示每个单独迭代的进度），我会很高兴听到它。

因为这是我第一次在 SO 上提出问题，所以很可能我错过了一些东西；如果是这样，请随时在下面发表评论。

编辑

收到这个答案后，我想我应该分享一下我是如何使用它来解决我的问题的，因为我没有完全按照答案中的方式使用它，以防其他人遇到同样的问题。

这是一个与我的程序结构基本相同的小测试程序，利用parfor_progress答案中提到的进度条（ ）：

每个人！

我正在尝试并行化使用来自 mexopencv ( KNearest.m, KNearest_.mexw32 ) 的 mex 文件的算法。

该程序基于 vlfeat (vlsift.mex32) + mexopencv (KNearest.m 和 KNearest_.mexw32)。我对从图像中获得的描述符进行分类。

所有代码都位于文件共享中

当我使用matlabpool close运行程序时，一切正常。

然后我打开 matlabpool（每台 2 核上的 2 台计算机。最终有 4 个工作人员，但现在我只用于测试计算机上的 2 个工作人员并运行程序） PathDependencises from fileshare -> \LAB-07\untitled\DISTRIB\ ， \LAB-07\无标题+cv

在 parfor 循环之前，我在本地机器上训练分类器

然后运行 ​​parfor

错误

那是KNearest.m找到，但没有KNearest_.mexw32。因为 KNearest_.mexw32 位于私人文件夹中，所以我将代码 KNearest.m （它呼吁 KNearest_ () 的所有地方都更改为 cv.KNearest_ ()。示例：this.id = сv.KNearest_ ()）并放置在一个文件夹中KNearest_.mexw32 KNearest.m。结果，得到同样的错误

在 matlabpool 上打开文件后立即对工作人员进行搜索

cd \LAB-07\untitled+cv 之后

我跑了和 FileDependecies，但结果相同。

我不知道这是否相关，我 在训练之后和 parfor 之前执行程序分类器期间显示

在分类器之前的 parfor 中。预测

我测试了文件 cvtColor.mexw32。我在一个文件夹中只留下了 2 个文件 cvtColor.mexw32 和 vl_sift

同样的错误，并且 vl_sift 工作，cvtColor 没有...

我正在尝试在 MATLAB 中并行化一个循环，并收到一条错误消息，指出“'X_train' 的有效索引在 PARFOR 循环中受到限制。” 我的代码如下：

X_train 是一个 n x p 矩阵，Xmj 是一个 1 x p 向量。错误是针对 X_train。通过阅读文档，我看到每个变量的索引必须在 parfor 循环中固定。但是，即使我注释掉该行X_train(bin_n, p) = X_train(bin_n, p) + 1;（它的 X_train 索引与其他两行不同），我仍然会收到错误消息。有人可以解释一下为什么以及如何解决它吗？

是否可以使用 Matlab (parfor) 中的并行计算工具箱并行运行 MEX 文件？我使用 gfortran 编译器将 Fortran 应用程序编译为 MEX 文件。它可以正常工作：

但是当我尝试并行运行它时，它会崩溃。费：

我收到以下错误：

使用distcomp.remoteparfor/getCompleteIntervals 时出错（第 22 行） parfor 正在使用的会话已关闭。

原因：使用distcomp.remoteparfor/getCompleteIntervals 时出错（第 22 行） parfor 正在使用的会话已关闭。

客户端失去了与实验 3 的连接。这可能是由于网络问题，或者交互式 matlabpool 作业可能出错。

其他功能（不是 MEX）并行运行没有问题。我在 OS X 10.8.5 上使用 Matlab R2013a。

我试图让 Matlab 将许多脚本作为单独的批处理作业执行。每个脚本从 excel 表格中加载一些数据并实现一个神经网络。神经网络在内部使用 parfor 循环进行参数调整。

当我在本地机器上运行批处理作业时，它工作正常。我的 Matlab 代码看起来像

我得到的日记输出是

但是，当我从“本地”配置更改为我的服务器配置时，我得到

我假设问题与我的函数/数据对工作人员的可见性有关，但我已经尝试了批处理函数中我能想到的“FileDependencies”和“PathDependencies”选项的所有组合，但无济于事。

任何帮助将不胜感激，如果我在没有意识到的情况下做了一些非常愚蠢的事情，请提前道歉！

编辑-

错误堆栈如下：

文件“Historical1Step”是我要运行的脚本。第一行（直到代码失败）是：

我想在Matlab中使用并行计算工具箱，我搜索了很多以了解这方面的知识，我看到了一个关于parfor和for循环比较的常见查询，这parfor很慢，但是，我得到了用/不开始的常见原因matlabpool/parpool。

到这里我总结了最后的代码，但是还是太慢了，不知道是什么原因。我很奇怪Mathswork没有很好地记录这个问题。关于特别是启动PCTparfor以及Batch Processing启动和停止条件的任何建议，以及pool有多少关于操作的足够工人

我的代码：

编辑1：

我也看到了嵌套循环的线性化，我检查过，但与普通for循环相比它也很慢

编辑2：

我想并行运行的代码。

我有一个数据集，其中包含大约 2000 个数字图像。我正在使用 MATLAB 执行一些数字图像处理以从图像中提取树木。该脚本当前配置为在n 个内核parfor上循环处理图像。

挑战：
我可以在拥有大约 10,000 个计算核心的大学管理的超级计算机上获得处理时间。如果我提交整个作业进行处理，我会被放回任务队列中，台式计算机可以在超级计算机上开始处理之前完成作业。支持人员告诉我，将 2000 个文件数据集划分为约 100 个文件作业将显着减少任务队列时间。我可以使用什么方法使用parfor循环并行执行任务，同时一次提交 100 个文件（2000 个）？

我的脚本结构如下：