如何加速这个matlab循环

我希望您能在这里帮助我，我在matlab中遇到了以下代码的速度问题：

%Example Definition
bf = 80;
sam = 10000;
dim = 300;
a = rand(bf, sam, dim);
T = rand(bf, sam, dim);
x = repmat(rand(1, sam, dim), [bf 1 1]);

%Calculation
E = zeros(size(T, ndims(T)));
dist = zeros(bf, sam);
a = repmat( a, [ 1 1 dim ]);
for i = 1:dim
    for j = 1:dim
        dist = x(:,:,j) .* T(:,:,i);
         E(i,j) = sum(sum(a(:,:,i) .* (0.5 * dist), 2), 1);
    end        
end

这3个二维数组非常大（如80x1000x300），因此计算此“E”矩阵需要很长的计算时间。我已经尝试过对它进行矢量化，但是我不知道如何在不进入内存限制（16GB）的情况下进行矢量化

---

知道如何加速吗？

我不明白为什么它应该超过16GB

将每个像素存储为8B。80*10K*300=240M，因此每个矩阵接近2GB。矩阵的总容量为8GB

您的代码非常高效，减少内存使用的一个简单建议是将所有

内容都设置为单个
；i、 e.
单个（零（大小（T））

另一个建议是，如果要使用更多矩阵，则在完成后清除变量

另外，不要创建
dist
变量，它只使用一次
 我不明白为什么它应该超过16GB

将每个像素存储为8B。80*10K*300=240M，因此每个矩阵接近2GB。矩阵的总容量为8GB

您的代码非常高效，减少内存使用的一个简单建议是将所有
内容都设置为单个
；i、 e.
单个（零（大小（T））

另一个建议是，如果要使用更多矩阵，则在完成后清除变量

另外，不要创建
dist
变量，它只使用一次
 首先，对循环使用
i
和
j
会减慢速度。见：

内存不足问题发生在
a=repmat（a[1 dim]）按bf x sam x dim时间展开
a
。但是，您访问
a
的唯一位置是
a（：，：，ii）
，
ii
从
1
到
dim
。因此，在三维的300x300元件中，仅使用前300个元件

一个可能的答案是：你不需要再重复一遍，让
a保持原样

另一个可能的答案是：
a=repmat（rand（bf，sam，1），[1 dim]）
首先，对循环使用
i
和
j
会减慢速度。见：

内存不足问题发生在
a=repmat（a[1 dim]）按bf x sam x dim时间展开
a
。但是，您访问
a
的唯一位置是
a（：，：，ii）
，
ii
从
1
到
dim
。因此，在三维的300x300元件中，仅使用前300个元件

一个可能的答案是：你不需要再重复一遍，让
a保持原样

另一个可能的答案是：
a=repmat（rand（bf，sam，1），[1 dim]）
如果将三维矩阵重塑为二维矩阵，嵌套循环将转换为矩阵乘法：

x = reshape(x,[],dim).';
a = reshape(a,[],dim);
T = reshape(T,[],dim);
E = x * (a.*T*.5);

如果将三维矩阵重塑为二维矩阵，嵌套循环将转换为矩阵乘法：

x = reshape(x,[],dim).';
a = reshape(a,[],dim);
T = reshape(T,[],dim);
E = x * (a.*T*.5);

有时只是从以下内容更新嵌套循环

for i=1:m
    for j=1:n
        out(i,j) = something;
    end
end

到

将显著提高性能：
有时只是从以下内容更新嵌套循环

for i=1:m
    for j=1:n
        out(i,j) = something;
    end
end

到

将显著提高性能：
能否通过定义
T
bf
sam
a
dim
和
x
来生成一个完整的小样本代码？运行循环将降低计算速度。将公式转换为直接矩阵运算和/或对循环使用并行运算。第一个是首选和可行的，因为您拥有大量数据。还可以考虑并行循环中的数据划分和处理（每一个分区都有一个）。您可以通过定义<代码> t>代码>代码> BF<代码> >代码>山姆< /代码>代码> < <代码>昏暗> /代码>和<代码> x >代码>运行循环，这将使计算速度变慢。将公式转换为直接矩阵运算和/或对循环使用并行运算。第一个是首选和可行的，因为您拥有大量数据。还考虑并行分区中的数据分区和处理（每个分区一个）。我试图用RePMAT矢量化和整形。因此，我为“X”次创建了相同的值，并在16GB上运行。不是我在这里发布的代码：）我尝试用repmat和Reforme将其矢量化。因此，我为“X”次创建了相同的值，并在16GB上运行。不是我在这里发布的代码：）你是对的！这是我的错，我忘了删除这个
repmat a
。谢谢：）你说得对！这是我的错，我忘了删除这个
repmat a
。谢谢：）是的，这就是我要找的！谢谢：）是的，这就是我要找的！谢谢：）