Документация

Напишите сценарий MATLAB, mysum_test, что проверяет поведение алгоритма с использованием двойных типов данных.

n = 10;
rng default
x = 2*rand(n,1)-1;

% Algorithm
y = mysum(x);

% Verify results
y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected

rng default помещает настройки генератора случайных чисел, используемого функцией rand, в значение по умолчанию, так что он создает те же случайные числа, что и при перезапуске MATLAB.

Запустите тестовый сценарий.

mysum_test

err =

     0

Результаты, полученные с использованием mysum соответствуют полученным с помощью MATLAB sum функция.

Добавьте следующую строку в конец тестового сценария, чтобы создать код C для mysum.

codegen mysum -args {x} -config:lib -report

Запустите сценарий теста еще раз.

Кодер MATLAB генерирует код C для mysum и предоставляет ссылку на отчет о создании кода.

Щелкните ссылку, чтобы открыть отчет о создании кода и просмотреть созданный код C для mysum.

/* Function Definitions */
double mysum(const double x[10])
{
  double y;
  int n;
  y = 0.0;
  for (n = 0; n < 10; n++) {
    y += x[n];
 }
 
 return y;
 }

Поскольку C не позволяет использовать индексы с плавающей запятой, счетчик цикла, n, автоматически объявляется как целочисленный тип. Преобразование не требуется n в фиксированную точку.

Вход x и выходные данные y объявлены как двойные.

Измените тестовый файл таким образом, чтобы тип данных x одинарный.

n = 10;
rng default
x = single(2*rand(n,1)-1);

% Algorithm
y = mysum(x);

% Verify results
y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected
codegen mysum -args {x} -config:lib -report

Запустите сценарий теста еще раз.

mysum_test

err =

  -4.4703e-08

??? This assignment writes a 'single' value into a 'double' type. Code generation
does not support changing types through assignment. Check preceding assignments or
input type specifications for type mismatches.

Ошибка создания кода, сообщение о несоответствии типов данных в строке y = y + x(n);.

Чтобы просмотреть ошибку, откройте отчет.

В отчете, на строке y = y + x(n), в докладе подчеркивается y в левой части назначения красным цветом, что указывает на наличие ошибки. Проблема в том, что y объявлен как двойной, но назначается одному. y + x(n) - сумма двойника и одиночки, которая является одиночкой. При наведении курсора на переменные и выражения в отчете можно просмотреть информацию об их типах. Здесь видно, что выражение, y + x(n) является одиночкой.

Чтобы исправить несоответствие типов, обновите алгоритм, чтобы использовать подстрочное назначение для суммы элементов. Изменение y = y + x(n) кому y(:) = y + x(n).

function y = mysum(x) %#codegen
  y = 0;
  for n = 1:length(x)
    y(:) = y + x(n);
  end
end

Использование подстрочного назначения также предотвращает рост битов, который является поведением по умолчанию при добавлении чисел с фиксированной точкой. Дополнительные сведения см. в разделе Рост битов. Предотвращение роста битов важно, потому что вы хотите поддерживать фиксированные типы точек во всем коде. Дополнительные сведения см. в разделе Управление ростом битов.

Повторно создайте код C и откройте отчет о создании кода. В коде C результат теперь сдвоен для устранения несоответствия типов.

Обновить сценарий теста:

Запустите сценарий теста еще раз.

showInstrumentationResults функция предлагает типы данных и открывает отчет для просмотра результатов.

В отчете перейдите на вкладку Переменные. showInstrumentationResults предлагает длину фракции 13 для y и 15 для x.

Для первого прогона проверьте соединение между таблицей и алгоритмом с помощью двойников. Перед объявлением n, добавить T = mytypes('double');

Обновить вызов до buildInstrumentedMex для использования типа T.x в таблице типов данных: buildInstrumentedMex mysum -args {zeros(n,1,'like',T.x),T} -histogram

Бросок x для использования типа T.x указано в таблице: x = cast(2*rand(n,1)-1,'like',T.x);

Вызов функции MEX при входе T: y = mysum_mex(x,T);

Звонить codegen прохождение T: codegen mysum -args {x,T} -config:lib -report

Вот обновленный сценарий теста.

%% Build instrumented mex
T = mytypes('double');

n = 10;

buildInstrumentedMex mysum ...
    -args {zeros(n,1,'like',T.x),T} -histogram

%% Test inputs
rng default
x = cast(2*rand(n,1)-1,'like',T.x);

% Algorithm
y = mysum_mex(x,T);

% Verify results

showInstrumentationResults mysum_mex ...
    -defaultDT numerictype(1,16) -proposeFL

y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected

%% Generate C code

codegen mysum -args {x,T} -config:lib -report

Запустите сценарий тестирования и щелкните ссылку, чтобы открыть отчет о создании кода.

Сгенерированный код C совпадает с кодом, сгенерированным для исходного алгоритма. Потому что переменная T используется для указания типов, и эти типы являются постоянными во время генерации кода; T не используется во время выполнения и не отображается в созданном коде.

Обновите сценарий тестирования для использования типов с фиксированной точкой. Заменить T = mytypes('double'); с T = mytypes('fixed'); а затем сохраните сценарий.

Запустите сценарий тестирования и просмотрите сгенерированный код C.

Эта версия кода C не очень эффективна; он содержит много обработки переполнения. Следующим шагом является оптимизация типов данных во избежание переполнения.