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首先介绍几个今天刚学的几个函数：
1、linspace。产生指定范围内的指定数量点数，相邻数据跨度相同，并返回一个行向量。其在CPU和GPU中的调用形式
X=linspace(5,100,20) % 产生从5到100范围内的20个数据，相邻数据跨度相同 X=gpuArray.linspace(5,100,20) % 产生从5到100范围内的20个数据，相邻数据跨度相同
输出：
X = 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 gX = 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
2、arrayfun。调用形式例：idx = arrayfun(@calcidx, Z0); % 对Z0中的每个元素调用calcidx函数，结果返回到idx中。（PS：避免无谓的循环）
s=[1 2;3 4];
s=gpuArray(s); % 在CPU中可以不要这句
f=@(x) x^2;
arrayfun(f,s)
ans =
1 4
9 16
注意：在编写某个子函数时，特别是在GPU的运算中，可能会出现如下问题，虽然我暂时没遇见过，也不知道为啥。
function output = calcidx(input)
% calc index value for each element in Z0
z = complex(0,0);
k = 0; % 这个 初始化k 不能省，否则出错
for k = 0 : max_iter-1
z = z * z + input;
if abs(z) > 2, break; end
end
output = k;
end
3、关于GPU中的函数调用
与传统matlab函数调用方法一样，可以先将变量用gpuArray()函数搬到gpu中后再进行调用，或者在子函数中将变量搬迁到gpu中计算。当然本人推荐第一种。
具体调用对比如下：
[tmpRMSE_me] = RMSE_me(dataTrainPCA‘,labelTrain‘,dataTestPCA‘,labelTest‘,param); % CPU中 [tmpRMSE_me1] = RMSE_me(gpuArray(dataTrainPCA‘),gpuArray(labelTrain‘),gpuArray(dataTestPCA‘),gpuArray(labelTest‘),param); % GPU中
Note：GPU arrays support only fundamental numeric or logical data types.（GPU）
容易出现的错误如下：
An unexpected error occurred during CUDA execution. The CUDA error was: CUDA
解决方法：重启Matlab 或 重启电脑，因为GPU崩溃了。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Jerry-PR/p/4967126.html
