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。

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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。

如何将多个.mat文件从多个文件夹内导出到pytorch中

你可以使用Python中的SciPy库来加载.mat文件，并将其转换为Numpy数组。然后，使用PyTorch的数据加载器将Numpy数组加载到PyTorch中。

以下是一个示例代码，可以用于将多个.mat文件从多个文件夹内导出到PyTorch中：

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

# 定义数据路径和批量大小
data_path = "/path/to/data/folder"
batch_size = 32

# 获取所有.mat文件的路径
file_paths = []
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
    for file in files:
        if file.endswith(".mat"):
            file_paths.append(os.path.join(root, file))

# 打印文件路径列表
print("Files to load: ", file_paths)

# 加载数据并将其转换为Numpy数组
data = []
for file_path in file_paths:
    mat_data = sio.loadmat(file_path)
    np_data = np.array(mat_data['data'])
    data.append(np_data)

# 将数据划分为批次并转换为PyTorch张量
data = np.array(data)
num_batches = len(data) // batch_size
data = data[:num_batches*batch_size]
data = data.reshape(num_batches, batch_size, -1)
data = torch.from_numpy(data).float()

# 打印数据张量的形状
print("Data shape: ", data.shape)

这个代码假设所有的.mat文件都存储在同一文件夹中，并且数据是以"data"为变量名存储在.mat文件中的。如果你的数据存储在不同的变量名中，你需要修改代码以正确地加载数据。

请注意，如果你的数据集很大，你可能需要使用PyTorch的数据集和数据加载器来逐批加载数据。这个示例代码只是一个简单的演示如何将多个.mat文件导入PyTorch中。