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如何評價 MATLAB R2018b ?

12-10

Release Notes for MATLAB?

ww2.mathworks.cn

---------------------------2018/9/25更新----------------------------------------

安裝上了R2018b, 測試了一下R2018b的性能, 發現與R2018a的速度幾乎沒有什麼不同.

是我的測試代碼不適當? 還是我安裝了假的的R2018b?

以下是我的測試代碼:

測試colon indexing速度:

M = randn(10, 10, 10);
a = randi(10, 1e4, 1);
b = randi(10, 1e4, 1);
tic;
for ii = 1:length(a)
M(a(ii), b(ii), :);
end
toc;

發現並沒有提速.

測試ismember速度:

rng(0);
a = categorical(randi(1e2, 1e3, 1));
b = categorical(randi(1e2, 1e6, 1));
tic;
for ii = 1:length(a)
ismember(a(ii), b);
end
toc;

發現並沒有提速.

測試sort的速度:

A = randn(1e2, 1e2, 1e2);
tic;
B = sort(A);
toc;

R2018b的運行時間為:

時間已過 0.010683 秒。

R2018a的運行時間為:

時間已過 0.015884 秒。

sort在三維矩陣上, 有明顯的提速, 在向量或者二維矩陣上, 測試沒有提速.

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菡姐：[MATLAB R2018b]: 統計函數可以選擇多個維度了?

zhuanlan.zhihu.com圖標

我比較重視速度的部分:

1 軟體打開速度更快

2 colon indexing速度更快

3 built-in函數速度更快(因為overhead更少了, 不知道overhead的中文翻譯是什麼, 知道請在評論區留言)

4 ismember速度更快

5 sort速度更快

1 關於軟體打開速度, R2018a相比R2017b已經提速了不少了.

2 colon indexing速度更快, 這是一個我盼望已久的, 因為我經常做代碼優化, 最後經常發現最耗時的部分是colon indexing, 優化到了這種程度, 已經沒辦法繼續優化了, 除非從演算法角度優化或者做成mex文件.

3 built-in函數速度更快, 這也是個好消息, 因為從MATLAB代碼優化的角度, 內置函數是沒辦法讓用戶自己去提速了.

4 ismember的以前的提速技巧, 我記得可以改寫成ismembc, 比如, ismember(A,B), 但是後者中的B必須是經過排序的系列. 這限制了這個技巧的使用.

5 sort是最常用的函數之一, 它提速作用很大.

神經網路工具箱更名為深度學習工具箱，對深度學習的支持更好了。trainFasterRCNNObjectDetector基礎網路支持DAG類型的網路了，也就是說除了alexnet,vgg等series網路系列，Googlenet,Resnet等一票DAG網路也可以用到fasterRCNN中了。另外，正式支持ONNX標準，MATLAB里的深度網路可以通過onnx和其他框架（caffe,mxnet,pytorch等）交換。新增了Deep Network Designer，拖拉拽式設計深度網路，很好。

MathWorks encourages the use of string arrays. For backward compatibility, MathWorks products will continue to support the use of character vectors and cell arrays of character vectors.

  1. 這是發行聲明中說的，MATLAB、Simulink、Stateflow都支持使用string作為參數輸入。但不知道為什麼推薦使用string，輸入參數的時候應該都已經習慣了用字元向量了。
  2. 18b的幫助文檔可以本地使用中文看了，之前的版本必須聯網。當然中文文檔和瀏覽器中一樣，僅限於MATLAB、Simulink、Stateflow和一些coder工具箱。見 中文文檔微信介紹
  3. 瀏覽器文檔中添加了幾個新工具的文檔：MATLAB Drive，MATLAB Grader，MATLAB Mobile for Android,MATLAB Mobile for iOS,MathWorks Cloud Center.這幾個工具文檔現在放在文檔中方便查閱，相應的工具也都有一些更新。其中最後一個鏈接中提到了一個MATLAB Deep Learning Container，講了它用於DGX的方法，但還是沒有在文檔中搜索到製作MATLAB鏡像的方法。
  4. matlab.addons.install可以在命令行安裝工具箱，但是不能安裝支持包，期待能夠安裝支持包。

Axes Interactions: Explore data with panning, zooming, data tips, and 3-D rotation enabled by default.

5. 這個還真是不適應。。。不過挺有意思的。當前版本從視覺上來說，更好看了，哈哈哈，如：

Get Page Address這個選項更好看，更人性化了

6. 最後放上官網對MATLAB速度的介紹：

在python中痛苦地掙扎只為等待matlab王者歸來的那一天

matlab 2018b，i7/16GB

6千萬次二元一次擬合：

for: 耗時24秒

parfor, 8 worker: 20秒

如果考慮到parfor還要開並行，那就說可以拋棄parfor了。

Matleb針對深度學習、感測器融合和5G工具箱做了更新升級，中國電子學會老師發的

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