我正在使用块处理方法来处理两个大型矩阵之间的计算。
使用较大的块大小时，该代码可显着加快速度。但是，如果太大，则会收到“内存不足”错误。目前，我手动调整代码以找到给定输入的最大工作块大小。
我的问题 ：如何自动查找可能的最大块大小？
我开玩笑地将所有内容包装在try / catch块中，并以越来越小的块大小循环播放，直到成功为止。我希望有一种更优雅或更惯用的方式。
回答：
在进行块处理之前，您可以使用
MEMORY函数来查看已经使用了多少内存，以及剩余的可用空间可用于创建块处理的任何其他变量。如果可以根据块大小估算块处理步骤所需的总内存量，则可以在可用内存用完之前弄清楚块大小可以达到多少。这可能说起来容易做起来难，因为我不知道您是如何进行块处理的。
这是一个简单的例子。首先，清除工作区并创建2个大型矩阵：
>> clear all >> mat1 = zeros(8000); %# An 8000-by-8000 matrix of doubles >> mat2 = zeros(8000); %# Another 8000-by-8000 matrix of doubles 现在，假设我知道我将不得不分配一个N-by-N的双精度矩阵，这将需要8*N*N字节的内存（每双精度8字节）。我可以执行以下操作来找出N可以达到多大：
>> uV = memory %# Get the memory statistics uV = MaxPossibleArrayBytes: 314990592 MemAvailableAllArrays: 643969024 MemUsedMATLAB: 1.2628e+009 >> maxN = floor(sqrt(uV.MaxPossibleArrayBytes/8)) %# Compute the maximum N maxN = 6274 >> mat3 = ones(maxN); %# Works fine >> mat3 = ones(maxN+1); %# Tanks! Too large! ??? Out of memory. Type HELP MEMORY for your options. 如果您经常遇到内存不足的问题，可以执行以下几项操作：
- 对于大型矩阵，请使用单精度（或整数类型 ），而不是默认的双精度。
- 确保清除不再需要的变量（尤其是如果它们很大的话）。
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