【干货】Matlab的内存问题讨论
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用 Matlab进行大规模科学计算或仿真时，内存是一个需要时常注意的问题。在matlab命令输入行中输入： system_dependentmemstats 。
在这里就可以看到内存的使用情况了。当你写的 Matlab程序跳出“Out ofMemory” 时，以下几点措施是需要优先考虑的解决方法：
1.升级内存
2.升级64位系统
3.增加虚拟内存
4.采用3GB开关启动系统
使用3GB切换
（1）在“开始”菜单下的“附件”程序组中，右击“命令提示器”（CommandPrompt）。点击“使用系统管理员身份运行”（Run asAdministrator）。
（2）在命令提示器中输入“bcdedit/set IncreaseUserVa 3072”
（3）重启电脑。
打开3GB的目的：32位系统（包括XP和32位的win7）,默认情况下不允许某个程序调用超过2G的内存，一旦超过，就自动结束掉该程序。因此打开3GB，就是为了允许大型程序，调用最多3G的内存
5.如果没有必要，不要启动java虚拟机，采用matlab-nojvm启动（在快捷方式属性里面的"..../matlab.exe"）改为（"...../matlab.exe"- nojvm）
6.关闭MatlabServer
7. Windows中字体、窗口等都是要占用系统资源的，所以在Matlab运行时尽量不要打开不用的窗口。
8.在命令行输入 pack 整理内存空间
当内存被分为很多碎片以后，其实本身可能有很大的空间，只是没有作构的连续空间即大的Block而已。如果此时Out of Memory，此时使用pack命令可以很好的解决此问题。
9.以上所说的方法都是一些基础的方法，是从外界的角度来解决问题，实际上最本质的方法还是养成一个好的编程习惯。
（1）尽量避免产生大的瞬时变量，把没必要的变量clear掉或当它们不用的时候应该及时clear；减少变量，尽量的重复使用变量；把有用的变量先save，后clear 掉，需要时再读出来。下面介绍一下关于clear、save、load的特殊用法，这对在for或while等多重循环里出现out ofmemory非常有效。
fork = 1:N % N为循环次数
var0 = k; % 获得变量var0
string = [sprintf('var_%d', k) ' = var0;'];
eval(string); % 等价于 var_k = var0;
save(sprintf('var_%d.mat', k),sprintf('var_%d'));
% 等价于 save var_k.matvar_k
clear(sprintf('var_%d')); % 等价于 clearvar_k
end
如果要读取刚才存取的变量var_k,(k = 1,2, ..., N). 那么，可以使用如下用法：
fork = 1:N
load(sprintf('var_%d.mat', k)); % 等价于 loadvar_k.mat k = 1,2, ..., N
end
如果用清除刚才读取的变量 var_k,k = 1, 2, ..., N
clear '-regexp''^var_' % 清除所有以“ var_ ”开头的变量
（2）使用单精度 single短整数替代双精度 double
Matlab 默认的数字类型是双精度浮点数 (double)，每个双浮点数占用 8 个字节。对于一些整数操作来说，使用双浮点数显得很浪费。在 Matlab 中可以在预先分配数组时指定使用的数字类型如以下命令：zero(10, 10, ‘uint8′) 。对于浮点数，在很多精度要求不高的情况下，可以使用4个字节的单浮点数 (single)，可以减少一半的内存。
（3）为矩阵变量预制内存而不是动态分配
在动态分配的过程中，由于开始Matlab所用的Block随着矩阵的增大而连续的为此矩阵分配内存，但是由于Block的不连续性，很有可能最开始分配的Block不能满足存储的需要，Matlab只好移动此Block以找到更大的Block来存储，这样在移动的过程中不但占用了大量的时间，而且很有可能它找不到更大的块，导致Out ofMemory。而当你为矩阵变量预制内存时，Matlab会在计算开始前一次性找到最合适的Block，此时就不用为变量连续的分配内存。
还有一些其他的内存管理方法，但以上所述是一些比较常用的方法，但是最主要的还是自己的编程习惯，要养成一个好的编程习惯是很重要的。
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