请写出python读取mat文件并构建pytorch dataset 的代码

时间: 2024-05-13 13:17:59 浏览: 15
可以使用`scipy`库读取`.mat`文件,然后使用`torch.utils.data.Dataset`类来构建PyTorch数据集。 以下是一个示例代码: ```python import scipy.io as sio import torch from torch.utils.data import Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, mat_file_path): self.mat_data = sio.loadmat(mat_file_path)['data'] def __len__(self): return len(self.mat_data) def __getitem__(self, idx): sample = self.mat_data[idx] # convert sample to tensor if necessary sample = torch.from_numpy(sample).float() return sample ``` 其中,`__init__()`函数用于读取`.mat`文件并将其存储在`self.mat_data`中。`__len__()`函数返回数据集的大小(即样本数量)。`__getitem__()`函数用于获取指定索引处的样本,并将其转换为PyTorch张量。在这个示例中,我们假设`.mat`文件中的数据已经是`numpy`数组,因此可以直接使用`torch.from_numpy()`函数将其转换为PyTorch张量。如果需要对数据进行其他操作(例如标准化或缩放),则可以在`__getitem__()`函数中添加相应的代码。

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