Matlab “Out of memory”解决办法

 最近有读者在使用Matlab过程中遇到了"out of memory"的问题。在matlab中此类问题非常常见，我也遇到过很多。一般来说，使用的矩阵的维数一旦过万，我就会双手合十，祈祷上苍，保佑我的内存赢得最终胜利。在网上也有很多介绍防止这类问题的帖子或文章，我也试过很多，有的还行，有的貌似没啥用。此篇博客只是总结总结个人的经验而已，希望对大家有所帮助。

 

解决办法 1：打开计算机的3GB开关。

这是我用过的所有方法中最行之有效的一个。我的电脑虽然配置的内存是3GB，但受XP系统的限制，实际上分配给应用程序的内存很小很小。所以我们需要打开计算机的3GB开关。具体做法是：

 

右键点击我的电脑 -> 属性 -> 高级 -> 启动和故障恢复 -> 设置 -> 编辑。

进入boot.int，将你的系统名

multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional "

改为

multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professionalwith 3GB switche" /3gb

 

重新启动，效果立现，在matlab中输入feature('memstats')，可以看到现在的实际内存已经变为了3GB。

 

解决办法 2：使用pack

在matlab中，对于非稀疏的矩阵而言，只有整块的内存才能够被使用。比如你有两块内存，一块500M，一块200M，而矩阵所需的空间要600M，即使500+200>600，可你还是不能正常运行。而pack即为内存碎片的拼接方法。

所以，最好让matlab程序分段运行，在每一段运行前，在matlab命令行中敲入"pack"。如下图所示：

可以将小内存碎片充分利用起来，积少成多，缓解内存危机。

 

解决办法 3：及时释放不用的变量

用很多变量以后用不到，或暂时用不到。对于前者，可以微微一笑，直接clear掉，眼睛都不带眨的。而对于后者，可以先将其存入文件然后clear，待到用时再load进来即可。

 

解决办法 4：采用稀疏矩阵

对于0很多的矩阵，尽量采用稀疏矩阵的方式存储。

 

 

如果上述办法都没有用的话，就只能在自己程序中找找原因了，看看能不能改改程序结构，或者让矩阵分次处理。

 

如果还不行。。。。。。那只有双手合十了^_^