[parfor] Error stack

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Bonjour,

Petit problème de parallélisation. J'ai une boucle qui fait quelque chose qui ressemble à :
Code:

1 2 3 parfor nbv=1:numel(fnames_STM) average_temp(st_met,STM,fnames_STM,nbv); end
Tout fonctionne bien lorsque j'utilise un simple "for" mais j'obtient le message d'erreur suivant lorsque je tente de l’exécuter en parallèle.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Error using parallel_function (line 598) Undefined function or variable 'st_met'. Error stack: convert2Modulh_met>(parfor body) at 24 Error in convert2Modulh_met (line 23) parfor nbv=1:numel(fnames_STM)
Moi pas comprendre puisqu'il semble que mon st_met est bien défini puisqu'il fonctionne dans un simple for. De plus, je ne modifie pas st_met dans ma fonction "average_temp", je ne fais que le lire. De plus, je n'utilise pas de fonctions "nested".

Où est l'erreur ?

Merci !

22/11/2013, 11h45
Jerome Briot

Difficile de t'aider efficacement avec aussi peu de code...
22/11/2013, 14h03
shaiHulud

Ce n'est pas la première fois que je vois Matlab raler pour une parfor qui a l'air correctement parallélisable. A tout hasard, essaye d'assigner st_met dans une variable temporaire pendant la boucle.

Citation:

Difficile de t'aider efficacement avec aussi peu de code...

Certes mais si le problème vient vraiment de parfor, c'est difficile d'aider Matlab avec aussi peu d'indications :aie:

1 pièce(s) jointe(s)

Alors une version plus complète

Le main :

Code:

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function convert2Modulh_met
%% Préambule
clear all
close all
clc
%#ok<*WNTAG>
 
if matlabpool('size')==0
    try
        matlabpool open
    catch err
        disp(err)
    end
end
 
%% Automatisation
 
% load meteorological forecast on the 60-80° x 43-55° grid.
load(fullfile('Auxiliary_data','CEHQ'))
warning('Pas de données Glorad, Relhum et Wndspd avec les prévisions du CMC')
fnames_STM=fieldnames(STM);
 
parfor nbv=1:numel(fnames_STM)
    average_temp(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv);
    %average_pt(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
    %average_other(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
end
end

et la fonction appelée

Code:

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function [Date_prev_met]=average_temp(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
%average_temp(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
 
 
%% Finding catchment points on grid
 
% find meteorological station corresponding to the catchment
list_station_met=STM.(fnames_STM{nbv});
 
% find the position of the meteorological stations which correspond to the catchment.
latgrid=NaN(1,length(list_station_met)); longrid=NaN(1,length(list_station_met));
for ii=1:numel(list_station_met)
    [latgrid(ii),longrid(ii)]=ind2sub(size(station_met_matrice),find(strcmp(list_station_met{ii},station_met_matrice)));
end
 
%% Initialization of meteorological matrix
list_day=dir(fullfile('..','..','CMC_forecast','CMC_downscaled'));
list_day={list_day(3:end).name};
list_day=str2double(list_day); list_day=sort(list_day);
 
Date_prev_met=datevec(datenum(num2str(list_day(1)),'yyyymmdd'):...
    datenum(num2str(list_day(end)),'yyyymmdd'));
Date_prev_met=Date_prev_met(:,1:3);
 
% Matrix(day,member,leadtime)
T=NaN(length(Date_prev_met),20,10);
Tmin=NaN(length(Date_prev_met),20,10);
Tmax=NaN(length(Date_prev_met),20,10);
 
%% Loop to fill the matricies
 
% Matrix containing lead time (3h time step til 72, then 6h time step)
horizons=cat(2,3:3:72,78:6:240);
 
for jj=1:numel(list_day)
    for mm=1:20
        hourly_tstep=0;
        dayly_tstep=0;
        for hh=1:numel(horizons)
 
            load(fullfile('..','..','CMC_forecast','CMC_downscaled',...
                num2str(list_day(jj)),strcat(num2str(list_day(jj)),...
                '00_',num2str(sprintf('%03i',horizons(hh))),'_',...
                num2str(sprintf('%03i',mm)),'_','TT','_',num2str(12000))))
 
            hourly_tstep=hourly_tstep+1;
            data_hourly(hourly_tstep)=mean2(data(latgrid,longrid));
 
            if rem(horizons(hh),24)==0
                dayly_tstep=dayly_tstep+1;
                hourly_tstep=0;
                data_dayly_mean(dayly_tstep)=mean(data_hourly);
                data_dayly_min(dayly_tstep)=min(data_hourly);
                data_dayly_max(dayly_tstep)=max(data_hourly);
                clear data_hourly_mean data_hourly_min data_hourly_max
            end
 
        end
 
        % Ne rempli que les journées où une prev est dispo
        T(datenum(num2str(list_day(jj)),'yyyymmdd')==datenum(Date_prev_met),mm,:)=data_dayly_mean;
        Tmin(datenum(num2str(list_day(jj)),'yyyymmdd')==datenum(Date_prev_met),mm,:)=data_dayly_min;
        Tmax(datenum(num2str(list_day(jj)),'yyyymmdd')==datenum(Date_prev_met),mm,:)=data_dayly_max;
    end
end
 
end

Et le fichier qui est chargé au début du main est en pièce jointe.
Merci !

PS : si jamais vous trouvez des choses qui devraient être modifiées dans le code pour que ça roule plus vite je suis preneur (dans average_temp je sais que je devrais initialiser les matrices data_dayly_ mais elles n'ont pas la même taille selon la boucle).

Ok, problème résolu ! Mais j'attends vos explications parce que j'ai aucune idée de pourquoi ça fonctionne à présent :mouarf:

Code:

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function convert2Modulh_met
%% Préambule
clear all
close all
clc
%#ok<*WNTAG>
 
if matlabpool('size')==0
    try
        matlabpool open
    catch err
        disp(err)
    end
end
 
%% Automatisation
 
% load meteorological forecast on the 60-80° x 43-55° grid.
load(fullfile('Auxiliary_data','CEHQ'))
warning('Pas de données Glorad, Relhum et Wndspd avec les prévisions du CMC')
fnames_STM=fieldnames(STM);
 
fonction_qui_ne_sert_a_rien(station_met_matrice,STM,fnames_STM)
end
 
function fonction_qui_ne_sert_a_rien(station_met_matrice,STM,fnames_STM)
parfor nbv=1:numel(fnames_STM)
    average_temp(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv);
    %average_pt(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
    %average_other(station_met_matrice,STM,fnames_STM,nbv)
end
end

Donc j'ai ajouté une fonction qui ne sert à rien (comme son nom l'indique :aie:) puisqu'elle ne fait passer en argument que les variables qui existaient déjà...