pytorch 把训练好的pth文件权重与偏置都乘以256并四舍五入导出到mat文件里

可以使用Python中的NumPy库将Pytorch模型的权重和偏置进行缩放，并保存为MATLAB的.mat文件。下面是一个简单的示例代码：

import scipy.io as sio  
import torch 
import numpy as np

# 加载训练好的模型
model = torch.load('trained_model.pth')

# 将模型的权重和偏置缩放
weights = {}
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        weights[name] = np.round(param.cpu().detach().numpy() * 256)
    elif 'bias' in name:
        weights[name] = np.round(param.cpu().detach().numpy() * 256)

# 保存权重和偏置为MATLAB格式
sio.savemat('trained_model.mat', weights)

这将生成一个名为“trained_model.mat”的MATLAB格式文件，其中包含缩放后的模型的权重和偏置。请注意，此代码仅适用于具有权重和偏置的层，例如全连接层和卷积层，而不适用于BatchNormalization层等其他类型的层。此外，请确保在运行代码之前安装SciPy和NumPy库。

相关问题

pytorch导出乘256并四舍五入的训练参数到txt文件包括偏置

如果你想导出乘以256并四舍五入的训练参数到txt文件，包括偏置项，可以按照以下步骤操作：

1. 加载模型：

import torch

model = YourModel()  # 加载你的模型
model.load_state_dict(torch.load('your_model.pth'))  # 加载训练好的参数
model.eval()  # 将模型设为评估模式

2. 遍历模型参数，并将其乘以256并四舍五入：

import numpy as np

params = {}
for name, param in model.named_parameters():
    data = np.round(param.data.cpu().numpy() * 256).astype(np.int32)  # 乘以256并四舍五入
    params[name] = data

3. 将参数保存到txt文件中：

with open('your_params.txt', 'w') as f:
    for name, data in params.items():
        f.write(name + '\n')
        f.write(np.array2string(data.flatten(), separator=',')[1:-1] + '\n')

这样，你就可以将训练好的模型参数导出到txt文件中，并且已经乘以256并四舍五入，包括偏置项。

pytorch 把训练好的pth文件导出到mat文件里

可以使用Python中的SciPy库将Pytorch模型的权重保存为MATLAB的.mat文件。下面是一个简单的示例代码：

import scipy.io as sio  
import torch 

# 加载训练好的模型
model = torch.load('trained_model.pth')

# 将模型的权重转换为numpy数组
weights = {}
for name, param in model.named_parameters():
    weights[name] = param.cpu().detach().numpy()

# 保存权重为MATLAB格式
sio.savemat('trained_model.mat', weights)

这将生成一个名为“trained_model.mat”的MATLAB格式文件，其中包含模型的权重。请确保在运行代码之前安装SciPy库。