function data = readall_mat(path) % READALL_MAT 读取所有文件 % DATA = READALL_MAT(PATH)读取路径PATH下的所有mat文件中的数据赋给data % mat文件中含有多个数据项 % 输出cell格式以免各数据项长度不同 % 输出data后若要使用data中的内容请使用data{index}访问 % % 原始版本：V1.0 作者：贾郑磊 时间：2018.03.05 A = dir(fullfile(path,'*.mat')); % 读取后A的格式为 % name -- filename % date -- modification date % bytes -- number of bytes allocated to the file % isdir -- 1 if name is a directory and 0 if not % ？？？--都显示为7.3702e+05标识 A = struct2cell(A); num = size(A); for k =0:num(2)-1 x(k+1) = A(num(1)*k+1); end m = 1; for k = 1:num(2) newpath = strcat(path,'\',x(k)); temp = load(char(newpath)); temp = struct2cell(temp); num2 = size(temp); for l = 1:num2(1) data{m} = temp{l}; m = m+1; end end

这是一个用于读取指定路径下所有mat文件中数据的MATLAB函数，它将数据存储在一个cell格式的变量data中。每个mat文件中可能包含多个数据项，因此data中的每个元素可能包含多个数据。如果要使用data中的数据，需要使用data{index}访问。这个函数的作者是贾郑磊，原始版本为V1.0，发布时间是2018年3月5日。

相关问题

total() == 0 || data!=null in function mat

引用<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV Error: Assertion failed (total ＞= 0 && (depth == 4 || depth == 5)) in pointPolygonTest](https://blog.csdn.net/HayPinF/article/details/118000913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

def process_path(train_mat, label): # 加载训练数据和标签 train_mat = train_mat.numpy().decode('utf-8') label = tf.one_hot(label, depth=class_num_RCS) train_data = np.load(train_mat) # 对训练数据进行预处理 # ... # 返回处理后的数据和标签 return train_data, label def process_path_wrapper(train_mat, train_label): # 使用 tf.py_function 调用 process_path 函数 result_data, result_label = tf.py_function(process_path, [train_mat, train_label], [tf.float32, tf.float32]) # 设置输出张量的形状 result_data.set_shape((401, 512, None)) result_label.set_shape((10,)) return result_data, result_label AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE # load train dataset train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_mat_list, train_label_list)) train_dataset = train_dataset.map(map_func=process_path_wrapper, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

这段代码是 TensorFlow 的数据预处理代码，其主要作用是读取训练数据和标签，对训练数据进行预处理，并将它们转化为 TensorFlow 的 Dataset 对象，以便于在训练模型时使用。

首先定义了一个名为 `process_path` 的函数，用于读取训练数据和标签，并对训练数据进行预处理。其中，`train_mat` 表示训练数据的文件路径，`label` 表示训练数据的标签。在函数中，首先将 `train_mat` 转换为字符串类型，然后使用 `tf.one_hot` 对标签进行 one-hot 编码。接着，使用 `numpy` 加载训练数据，对训练数据进行预处理，并返回处理后的数据和标签。

然后定义了一个名为 `process_path_wrapper` 的函数，用于将 `process_path` 函数包装成 TensorFlow 的操作。在函数中，使用 `tf.py_function` 调用 `process_path` 函数，并将返回的数据和标签转换为 TensorFlow 中的张量。然后，使用 `set_shape` 方法设置张量的形状，以确保它们具有正确的形状。

最后，使用 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices` 方法将训练数据和标签转换为 TensorFlow 的 Dataset 对象，使用 `map` 方法将 `process_path_wrapper` 函数应用到数据集中的每个元素上，以进行数据预处理。`num_parallel_calls` 参数指定了并行处理的线程数，使用 `AUTOTUNE` 可以自动选择最优的线程数。