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使用 matlab 探查器探查 mex 函数

您可以使用 matlab^® 探查器来探查 matlab coder™ 生成的 mex 函数的执行时间。所生成代码的探查文件显示对应 matlab 函数的调用次数和运行每行代码所花费的时间。使用探查器可识别产生耗时最长的生成代码的 matlab 代码行。这些信息可以帮助您在开发周期的早期确定和更正性能问题。有关 matlab 探查器的详细信息，请参阅和。

matlab online™ 不支持探查器的图形界面。

生成 mex 探查文件

您可以将 matlab 探查器与生成的 mex 函数结合使用。如果您有调用您的 matlab 函数的测试文件，也可以一步生成 mex 函数并对其进行探查。您可以在命令行上或 matlab coder app 中执行这些操作。

要将探查器与生成的 mex 函数结合使用，请执行以下操作：

通过将配置对象属性 enablemexprofiling 设置为 true 启用 mex 探查。
您也可以将 codegen 与 -profile 选项结合使用。
matlab coder app 中的等效设置是 generate 步骤中的 enable execution profiling。
生成 mex 文件 myfunction_mex。
运行 matlab 探查器，并查看探查摘要报告，该报告将在单独窗口中打开。
```
profile on;
myfunction_mex;
profile viewer;
```
确保您没有更改或移动原始 matlab 文件 myfunction.m。否则，探查器不会将 myfunction_mex 视为探查对象。

如果您有调用您的 matlab 函数的测试文件 myfunctiontest.m，您可以：

通过将 codegen 与 -test 和 -profile 选项结合使用，一步生成 mex 函数并对其进行探查。如果您以前打开过 matlab 探查器，请在结合使用这两个选项之前将其关闭。
```
codegen myfunction -test myfunctiontest -profile
```
通过在 app 的 verify 步骤中选择 enable execution profiling 来探查 mex 函数。如果您以前打开过 matlab 探查器，请在执行此操作之前将其关闭。

示例

您使用探查器来识别产生耗时最长的生成代码的函数或 matlab 代码行。下面是 matlab 函数的示例，该函数在一个代码行中将其输入矩阵 a 和 b 的表示从行优先布局转换为列优先布局。对于大型矩阵，这种转换需要很长的执行时间。通过修改特定代码行来避免这种转换会使函数更加高效。

以 matlab 函数为例：

function [y] = myfunction(a,b) %#codegen
% generated code uses row-major representation of matrices a and b
coder.rowmajor; 
length = size(a,1);
% summing absolute values of all elements of a and b by traversing over the
% matrices row by row
sum_abs = 0;  
for row = 1:length 
   for col = 1:length  
       sum_abs = sum_abs   abs(a(row,col))   abs(b(row,col));
   end
end
% calling external c function 'foo.c' that returns the sum of all elements
% of a and b
sum = 0;
sum = coder.ceval('foo',coder.ref(a),coder.ref(b),length);
% returning the difference of sum_abs and sum
y = sum_abs - sum;
end

为该函数生成的代码使用方阵 a 和 b 的行优先表示。该代码首先通过逐行遍历矩阵来计算 sum_abs（a 和 b 的所有元素的绝对值之和）。该算法针对以行优先布局方式表示的矩阵进行了优化。然后，代码使用 coder.ceval 调用外部 c 函数 foo.c：

#include 
#include 
#include "foo.h"
double foo(double *a, double *b, double length)
{
 int i,j,s;
 double sum = 0;
 s = (int)length;
 
 /*summing all the elements of a and b*/
 for(i=0;i

对应的 c 头文件 foo.h 是：

#include "rtwtypes.h"
double foo(double *a, double *b, double length);

foo.c 返回变量 sum，它是 a 和 b 的所有元素的总和。函数 foo.c 的性能与矩阵 a 和 b 以行优先布局还是列优先布局表示无关。myfunction 返回 sum_abs 和 sum 的差值。

您可以针对大型输入矩阵 a 和 b 测量 myfunction 的性能，然后进一步对该函数进行优化：

对 myfunction 启用 mex 探查并生成 mex 代码。对两个大型随机矩阵 a 和 b 运行 myfunction_mex。查看探查摘要报告。
```
a = rand(20000);
b = rand(20000);
codegen myfunction -args {a,b} foo.c foo.h -profile
profile on; 
myfunction_mex(a,b);
profile viewer;
```
将打开单独的窗口，显示探查摘要报告。
探查摘要报告显示 mex 文件及其子文件（为原始 matlab 函数生成的代码）的总时间和自用时间。
在 function name 下，点击第一个链接查看为 myfunction 生成的代码的探查详细信息报告。您可以查看耗时最多的代码行：
调用 coder.ceval 的代码行需要很长时间（16.914 秒）。此代码行的执行时间很长，因为 coder.ceval 将矩阵 a 和 b 的表示从行优先布局转换为列优先布局，然后将其传递给外部 c 函数。您可以通过在 coder.ceval 中使用附加参数 -layout:rowmajor 来避免此转换：
```
sum = coder.ceval('-layout:rowmajor','foo',coder.ref(a),coder.ref(b),length);
```
使用修改后的 myfunction 再次生成 mex 函数和探查。
```
a = rand(20000);
b = rand(20000);
codegen myfunction -args {a,b} foo.c foo.h -profile
profile on; 
myfunction_mex(a,b);
profile viewer;
```
myfunction 的探查详细信息报告显示，调用 coder.ceval 的代码行现在只需 0.653 秒：

折叠表达式对 mex 代码覆盖率的影响

当您使用 coder.const 将表达式折叠成常量时，会导致 matlab 函数和 mex 函数的代码覆盖率不同。以如下函数为例：

function y = myfoldfunction %#codegen
a = 1;
b = 2; 
c = a   b;
y = 5   coder.const(c);
end

探查 matlab 函数 myfoldfunction 会在探查详细信息报告中显示以下代码覆盖率：

但是，探查 mex 函数 myfoldfunction_mex 会显示不同的代码覆盖率：

生成的代码中不会执行第 2、3 和 4 行，因为您已将表达式 c = a b 折叠成常量以进行代码生成。

此示例使用用户定义的表达式折叠。代码生成器有时会自动折叠某些表达式，以优化生成代码的性能。这种优化还导致 mex 函数的覆盖率不同于 matlab 函数。

另请参阅

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