如何将多个.mat文件从11个文件夹内导出到pytorch的11个列表中，并将11个列表转换成11个张量

可以使用Python中的os模块、scipy中的loadmat函数和PyTorch中的torch.Tensor函数来实现该功能。具体步骤如下：

1. 首先导入必要的模块：

import os
import scipy.io as sio
import torch

2. 定义一个函数，该函数接受一个文件夹路径列表作为参数，遍历每个文件夹内的所有.mat文件，并将它们导入到一个列表中：

def load_mat_files_from_folders(folder_paths):
    mat_files_list = []
    for folder_path in folder_paths:
        mat_files = []
        for file_name in os.listdir(folder_path):
            if file_name.endswith('.mat'):
                file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
                mat_file = sio.loadmat(file_path)
                mat_files.append(mat_file)
        mat_files_list.append(mat_files)
    return mat_files_list

3. 调用该函数，将多个文件夹内的.mat文件导入到11个不同的列表中：

folder_paths = ['/path/to/folder_1', '/path/to/folder_2', ..., '/path/to/folder_11']

mat_files_list = load_mat_files_from_folders(folder_paths)

tensor_list_1 = [torch.Tensor(mat_file['variable_name']) for mat_file in mat_files_list[0]]
tensor_list_2 = [torch.Tensor(mat_file['variable_name']) for mat_file in mat_files_list[1]]
# ...
tensor_list_11 = [torch.Tensor(mat_file['variable_name']) for mat_file in mat_files_list[10]]

其中，'variable_name'是.mat文件中的变量名，需要替换成实际的变量名。这样就可以将多个.mat文件从11个文件夹内导出到PyTorch的11个列表中，并将11个列表转换成11个张量了。