【发布时间】:2012-08-15 01:11:54
【问题描述】:
我有以下 matlab 代码,我不知道如何对称为“数据”的矩阵进行切片。
简单来说,代码的作用是:
在每次迭代中,创建一个名为“newOrder”的重新排序,然后 使用重新排序的向量“y”和重新排序的矩阵“data”调用函数“train”。 在这里,“重新排序”使用所有元素而不是它们的子集。循环运行得快很重要,所以我很担心这个警告。
w = []; data = sparse(double(X(:,selTrain)));
parfor ci = 1:length(classes)
y = 2*(imageClass(selTrain)==ci)'-1;
newOrder = [find(y==1); find(y==-1)];
this_svm = train(y(newOrder), data(:, newOrder), ' -s 3 -B 1 -c 10 -q', 'col');
w(:,ci) = this_svm.w';
end
我没有收到错误,而是收到警告:在 parfor 循环中,变量数据已被索引但未切片。这可能会导致不必要的通信开销。
我需要为组合的许多重新排序执行此操作。 所以我花了很多时间绝望地尝试一堆东西.. 任何帮助或建议都会很棒。
谢谢。
【问题讨论】:
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您是否要并行计算
data矩阵的所有阶以同时运行多个SVMtrain?这对我来说并不完全清楚。你能告诉我更多细节吗? -
不是所有的数据顺序。对于每个类,我想重新排序数据矩阵并调用 train 函数。
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您遇到的具体错误是什么?您能否将其添加到您的问题中?
标签: parallel-processing matlab