优化使用 repmat 的 matlab 代码答案

【问题标题】：Optimizing matlab code which uses repmat优化使用 repmat 的 matlab 代码
【发布时间】：2018-03-14 08:32:58
【问题描述】：

在我的代码的某些部分，我使用 repmat 来表示一个非常大的向量

vecO=repmat(vec,1,9);
fi = repmat(vecO',1,400)-A;

vec 是 1 x 400 矩阵，“A”是 3600 x 400 矩阵。我认为应该有一种比使用 repmat 更省时的方法，但我不知道方法是什么。有人有什么主意吗？

【问题讨论】：

标签： matlab optimization

【解决方案1】：

似乎您的结果（在您的问题fi 中）应该包含vec0 与A 的每一列的差异。这意味着，您可以使用 bsxfun 将逐元素操作应用于两个具有隐式扩展的数组，而不是使用 repmat 将 vec0 扩展为与 A 相同的大小（通过生成 400 个副本）。使用此函数不会复制vec0，但应该会获得相同的结果。第一个参数指定要应用于两个数组的函数，这里它只是minus。

result = bsxfun(@minus, vec0.', A);

【讨论】：

比使用 repmat 快吗？
我不确定...值得检查
我将此作为测试添加到我的“答案”中
fi 是一个内置函数。所以把它命名为别的。其余的都很好

【解决方案2】：

这是一个可以使用的模板测试，包括mikkola's answer：

vec = rand(1,400);
A = rand(3600,400);
n_expts = 1000;
format long
disp(version);

% Warm up
for ii = 1:n_expts
    vec0 = repmat(vec,1,9);
    res1 = repmat(vec0',1,400)-A;
    res3 = bsxfun(@minus, vec0.', A);
end

tic
for ii = 1:n_expts
    vec0 = repmat(vec, 1, 9);
    res1 = repmat(vec0.', 1, 400) - A;
end
fprintf('Time taken with 2 repmats: ')
disp(toc/n_expts)

tic
for ii = 1:n_expts
    res2 = repmat(vec.', 9, 400) - A;
end
fprintf('Time taken with 1 repmat and transpose: ')
disp(toc/n_expts)

tic
for ii = 1:n_expts
    res3 = bsxfun(@minus, vec0.', A);
end
fprintf('Time taken with bsxfun: ')
disp(toc/n_expts)

% Check that all the fi are the same
dres1 = max(max(abs(res1 - res2)));
dres2 = max(max(abs(res1 - res3)));
tol = eps;
if (dres1 > eps) | (dres2 > eps)
    fprintf('Difference in output matrices');
end

有结果

8.3.0.532 (R2014a)
Time taken with 2 repmats:    0.004027661867427

Time taken with 1 repmat and transpose:    0.004034170491803

Time taken with bsxfun:    0.003970521454027

【讨论】：

谢谢。非常有趣的是，两次调用 repmat 比一次调用二维展开要快。
@Adiel 是的，这本来是我的建议。事实上，它最初是repmat(vec, 400, 9)' - A，但花了大约 3 倍的时间。