parfor 与 Matlab "the variable __ in a parfor cannot be classified"

Question

所以我尝试使用 parfor 调用此函数（基本上是通过 parfor 循环中的向量使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

但我刚收到错误

"The variable coef in a parfor cannot be classified. See Parallel for Loops in MATLAB, "Overview".

我似乎无法在任何地方找到解决方案，我不知道问题出在哪里。怎么回事？

Answer 1

您正在尝试填充一个数组在要填充的元素数量未知之前。这意味着你的循环有不同的长度current_coef，在循环是运行之前无法确定。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。

@AndrasDeak 在此 post 的评论中给出了解决此问题的方法。 （我不知道这个函数，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起作用，而不是解决方案）

一般来说，最好先在速度方面优化代码，然后尝试并行。甚至没有倒退。并行处理不是什么魔术，希望您挥手处理草率的代码以神奇地使其执行得更快，它是一种高度优化的工具，最适合优化代码。

更好地了解 parfor see

注意您今天在早期的 post 中将这段代码称为 "regression"，但事实并非如此。但是，如果它是回归，parfor 将不起作用。

Answer 2

@Andras Deak 将此放在评论中，但这里的修复非常简单 - 您需要做的就是对 coef 的第二个下标使用一种索引形式，这是 [=12] 允许的=].在这种情况下，你需要做：

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

parfor 与 Matlab "the variable __ in a parfor cannot be classified"

parfor with Matlab "the variable __ in a parfor cannot be classified"

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