parfor期间的序列化错误

Question

我正在开展一个涉及样本 2D 投影的项目，我需要将其转换为横截面图像，然后堆叠每个横截面以获得 3D 图像。我使用 Matlab 进行模拟，但由于它涉及大量数据集，因此处理时间非常长。我希望显着减少。这是我的代码-

 projection_length = 1600;


 images = cell(1,500);


 for i = 1:500
    fname= sprintf('pre%03d.tif', i);
    images{i} = imread(fname);
 end

 parfor q = 1:projection_length
   tmpData = zeros(1600, 500); 
   for i = 1:500
     fname= sprintf('pre%03d.tif', i);
     tmpData(:, i) = images{i}(1 : 1600, q, :);

     disp(['Analyzing projection ' num2str(q)  ' of ' num2str(projection_length) ', Angle ' num2str(i) '...']);
   end
   idata=255-tmpData;   
   H = iradon(idata, 0.72, 'Hann', 0.8, 1600 ); 
   postfname= sprintf('post%06d.tif', q);
   imwrite(H, postfname);

 end

我在开始时将所有图像加载到一个单元格中，因为我发现当我在循环中一次又一次地读取特定区域时，imread 使用了大部分处理时间，但是由于图像很大并且图像变量也太大了在这种情况下很大，我的内存不足。对于大约 1600 的投影长度，我遇到了一个序列化错误，它说-

警告：在构建远程 parfor 代码期间发现错误。 parfor 构造现在将在本地运行，而不是 在远程 matlabpool 上。最可能的原因是 由于 a 无法发送输入参数 序列化错误。捕获的错误的错误报告是： 使用 distcompserialize 时出错 序列化期间内存不足

distcomp.remoteparfor 中的错误（第 36 行） obj.SerializedInitData = distcompMakeByteBufferHandle(distcompserialize(varargin));

parallel_function 中的错误（第 437 行） P = distcomp.remoteparfor(W, @make_channel, parfor_C);

Microfab_bead_reconstruction 中的错误（第 15 行） parfor q = 1:projection_length

在 450 处的并行函数中

有没有办法解决这个问题，是不是由于变量“图像”的巨大内存导致并行使用时的通信开销？还有其他选择吗？我尝试使用分布式变量类，但之后我将无法使用 parfor。

Answer 1

您的代码的问题是，您使用的是broadcast variable image，这意味着变量被复制到每个工作人员。与其创建元胞数组，不如创建一个包含堆栈中所有图像的大型 4-D 矩阵。如果您现在在 parfor 循环中使用 tmp=images(:,:,q,:) 使用它，它返回 parfor 循环的一次迭代所需的所有数据，则只有 images 真正使用的部分被复制到每个工作人员。现在是正确的sliced variable。