Matlab 环境配置

本节介绍在本地计算资源中配置 Matlab 环境的方法。

为什么要配置 Matlab 环境？

对于 Matlab 语言编写的内核，安装好 FuncStudio 本地执行器，配置好本地 python 环境后，还需要配置 Matlab 环境。

因为用户在本地执行的算法内核程序，都需要借助 FuncStudio-SDK（CloudPSS-SDK 的一个类）给内核程序封装输入输出接口后，才能接入本地执行器，如下图所示。

FuncStudio-SDK 包括从执行器中获取函数输入参数值的接口以及在执行器中格式化输出计算结果的接口。

Matlab-SDK 会在 Matlab 中启动一个 Python 解释器，并且在 Python 解释器里调用 Matlab 算法，是的一种特殊的 FuncStudio-SDK，本质仍然是 Python-SDK。因此在使用执行器接入 Matlab 内核时需要配置 Matlab 的 Python 环境并安装 Matlab-SDK。

注意

由于 Matlab-SDK 本质上是用 Python 实现的，因此首先需要保证 Matlab 版本和 Python 版本互相兼容！

各版本 Matlab 支持的 Python 版本如下表所示。

由于 CloudPSS SDK 要求的 Python 版本为 3.7 及其以上，因此 Matlab 版本需要选择 R2019a 及其以上的版本，例如，Matlab R2020a 和 Python 3.7 的组合。

配置流程

添加系统环境变量

若以本地计算资源中配置的虚拟 Python 环境作为 Matlab 的 python 环境。

首先要保证构建的虚拟 Python 环境所依赖的基础版本 Python 执行器添加到了系统环境变量，如果没有，要手动添加。

配置 Matlab 的 Python 环境

在本地计算机中打开与 Python 版本相兼容的 Matlab，在 Matlab 命令行窗口中输入并执行如下格式的命令：

pyversion('Python 执行器地址')  

括号里面的参数就是需要配置给 Matlab 的 Python 环境地址，例如:

pyversion('C:\py37env1\cloudpss\Scripts\python.exe')  

这里将 Matlab 的 Python 环境指定为了新建的虚拟 Python 环境。

信息

可以在 Matlab 命令行窗口中输入 pyversion 来查看验证 Matlab 的当前 Python 环境。

安装 Matlab SDK

配置好 Matlab 的 Python 环境后，还需要安装 Matlab-SDK。直接访问 CloudPSS 下载中心来下载 matlab-sdk 的压缩包。

注意

下载好后，关键的一步在于需要将 Matlab-SDK 的压缩包解压到自定义内核所在的目录，也就是后续需要接入执行器的 Matlab 程序文件所在的位置。

安装依赖

最后，将 Matlab 的工作目录切换到 Matlab-SDK 目录下，可以看到里有一个 install.m 的文件。

在 Matlab 命令行窗口中输入 install 直接运行该文件来安装依赖库，等到依赖成功安装后 Matlab 的环境就配置好了。

信息

在运行 install 文件安装依赖库的过程中需要检查是否报错，报错会导致依赖安装失败，最终造成函数在调试执行时报 No moudule named 'matlab' 的错误提示，需要依据提示排查解决错误确保依赖成功安装。

案例

在本地计算机上配置 Matlab 环境

1.添加系统环境变量

例如，构建的虚拟环境依赖的基础 Python 是 Python3.7, 因此需要把 Python3.7 的执行器和 Scripts 目录都添加到系统环境变量中。

2.配置 Matlab 的 Python 环境

打开 Matlab 的命令行窗口，输入并执行如下命令，将 Matlab 的 Python 环境指定为新建的虚拟环境，然后在命令行窗口中输入pyversion 来验证。

pyversion('C:\py37env1\cloudpss\Scripts\python.exe')  

3.安装 Matlab 的 SDK

直接访问 CloudPSS 下载中心来下载 Matlab-SDK 的压缩包，将 Matlab-SDK 的压缩包解压到自定义内核所在的目录。

4.安装依赖

将 Matlab 的工作目录切换到 Matlab-SDK 目录下，在 Matlab 中运行该文件来安装依赖库。

常见问题

推荐的 Python 和 Matlab 版本有哪些？

经过大量测试后，目前比较推荐使用的版本组合有以下五种：

运行 install 文件过程有哪些常见的报错? 该如何解决？

常见的问题有：

Matlab 和 Python 的版本不兼容，需要切换版本解决。
对于低版本 Python（比如 3.7 或 3.8），如果 setuptools 版本太高（比如 67.6.1）可能导致运行 install 文件过程中出现如图所示的错误提示：

此时可以将虚拟 Python 环境中的 setuptools 版本降低，比如 58.0.0 等低版本即可。

pip install setuptools==58.0.0  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

能否切换 Matlab 版本使用？

如果电脑安装有其他版本的 Matlab，在切换版本使用时需要重新运行 install.m 文件来安装依赖。

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案例​

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