memory - 最小化 Julia 函数中的内存使用

Question

这个函数是我想要优化的主力。任何关于如何限制其内存使用的想法都会很棒。

function F(len, rNo, n, ratio = 0.5)
    s = zeros(len);  m = copy(s); d = copy(s);
    s[rNo]=1 

    rNo ≤ len-1 && (m[rNo + 1] = s[rNo+1] = -n[rNo])
    rNo > 1 && (m[rNo - 1] = s[rowNo-1] = n[rowNo-1])

    r=1 
    while true
        for i ∈ 2:len-1
            d[i] = (n[i]*m[i+1] - n[i-1]*m[i-1])/(r+1)
        end 

        d[1] = n[1]*m[2]/(r+1); 
        d[len] = -n[len-1]*m[len-1]/(r+1); 

        for i ∈ 1:len
            s[i]+=d[i]
        end 

        sum(abs.(d))/sum(abs.(m)) < ratio && break #converged
                                                                                               
        m = copy(d); r+=1 
    end 

    return reshape(s, 1, :)
end

它计算我稍后堆叠的特殊矩阵指数的行。

尽管由于特殊属性，完整方法比 exp 中内置的方法快得多，但根据 @time 测量，它占用的内存要多得多。

由于我是内存管理和 Julia 方面的菜鸟，我相信它可以优化很多..

我做错了什么吗？

Answer 1

我认为您的大部分分配来自 sum(abs.(d))/sum(abs.(m)) < ratio && break #converged .如果将其替换为 sum(abs, d)/sum(abs,m) < ratio && break #converged这些分配应该消失。 (这也会提高速度)。

可以通过替换 m = copy(d) 来删除您的其他分配与 m .= d它执行按元素复制。

还有一些风格的东西，我认为你可以使这个函数更容易阅读和使用。我的更改如下

function F(rNo, v, ratio = 0.5)
    len = length(v)
    s = zeros(len+1);  m = copy(s); d = copy(s);
    s[rNo]=1 

    rNo ≤ len && (m[rNo + 1] = s[rNo+1] = -v[rNo])
    rNo > 1 && (m[rNo - 1] = s[rowNo-1] = v[rowNo-1])

    r=1 
    while true
        for i ∈ 2:len
            d[i] = (v[i]*m[i+1] - v[i-1]*m[i-1]) / (r+1)
        end 

        d[1] = v[1]*m[2]/(r+1); 
        d[end] = -v[end]*m[end]/(r+1); 

        s .+= d

        sum(abs, d)/sum(abs, m) < ratio && break #converged
                                                                                               
        m .= d; r+=1 
    end 

    return reshape(s, 1, :)
end

最显着的变化是删除了 len从论点。包含数组长度参数在 C 语言(可能还有其他语言)中很常见，因为在 C 语言中很难找到数组的长度，但在 Julia 中 length很便宜(O(1))，添加额外的参数只会让使用它的人更加困惑和困惑。我还利用了 julia 能够转 s[end] 的事实。进入s[length(x)]使它更干净一点。此外，通常在使用 Julia 时，您应该寻找使用点操作的方法，而不是编写 for 循环。 for 循环会很快，但是为什么要用 3 行来完成你在 1 条较短的行中可以做的事情呢？ (我还将 n 重命名为 v，因为对我来说 n 是一个数字，v 是一个向量，但这纯粹是偏好)。

希望对您有所帮助。