怎么将UAV123在pytorch结果变到MATLAB上

将PyTorch模型在UAV123数据集上的预测结果转换成MATLAB可以分为几个步骤：

1. **训练和保存PyTorch模型**:
- 首先，在PyTorch中完成模型训练并获得最佳性能。这通常涉及到定义模型、加载数据集、定义损失函数、优化器以及训练过程。
- 训练结束后，使用`torch.save()`函数将模型及其状态保存到文件中，例如`.pt`文件。

2. **在PyTorch中做预测**:
- 加载训练好的模型，对UAV123数据集中测试部分的数据应用模型，获取预测结果。

   model = torch.load('model.pt')
   predictions = model(torch.tensor(dataset_test.data))  # 假设dataset_test包含输入数据

3. **Python转MATLAB**:
使用像`sklearn.externals.joblib`这样的库或者其他能够处理numpy数组的工具，将PyTorch的张量转换成numpy数组，然后导入MATLAB:

   import numpy as np
   predictions_numpy = predictions.cpu().detach().numpy()

4. **MATLAB读取和保存**:
- 将numpy数组保存为MATLAB可以识别的文件格式（如`.mat`），可以使用`scipy.io.savemat`或直接在MATLAB命令窗口里通过`save`函数完成。

   from scipy.io import savemat
   savemat('predictions.mat', {'predictions': predictions_numpy})

5. **在MATLAB中读取**:
- 导入MATLAB中，你可以使用`load`函数打开刚刚创建的`.mat`文件，并访问`predictions`变量。

   >> load('predictions.mat');