for matp in mat_paths: raw_mat = scio.loadmat(matp) # 读取.mat文件,并获取数据部分。 返回的是一个字典 print(raw_mat) for k in raw_mat: if 'FE' in k: mat = raw_mat[k] data = np.array([mat[i:i + 1024] for i in range(0, mat.shape[0], 512) \ if i + 1024 < mat.shape[0]]).reshape(-1, 1024)[:200, :]
时间: 2024-02-14 18:36:17 浏览: 96
这段 Python 代码的功能是读取多个.mat格式文件,并将其中的特定数据提取出来。具体来说,它的实现步骤如下:
1. 使用 `scipy.io.loadmat()` 函数加载.mat格式的文件,返回一个字典 `raw_mat`。该字典包含了文件中所有的变量和其对应的值。
2. 遍历字典 `raw_mat` 中的所有变量,如果变量名中包含字符串 `'FE'`,则将对应的值赋给变量 `mat`。
3. 将 `mat` 中的数据按照一定规律切分成若干段,并将这些数据拼接成一个二维数组 `data`。其中,切分规律是每隔512个数据取一次,并取每次取1024个数据,最终取前200次拼接成的数据。
最终,这段代码返回一个形状为 `(200, 1024)` 的二维数组,包含了多个.mat文件中特定变量的数据。这些数据可以用于后续的处理和分析。
相关问题
Tried to access nonexistent attribute or method 'crow_indices' of type 'Tensor'.: File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch_sparse/tensor.py", line 109 def from_torch_sparse_csr_tensor(self, mat: torch.Tensor, has_value: bool = True): rowptr = mat.crow_indices() ~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE col = mat.col_indices()
根据提供的错误信息,出现了一个关于Tensor的错误。具体地说,它试图访问一个名为'crow_indices'的属性或方法,但在Tensor类型中并不存在该属性或方法。
这个问题可能是由于以下几种情况导致的:
1. 版本不兼容:请确保你正在使用与torch_sparse库兼容的torch版本。尝试更新torch_sparse库或降级torch版本,看看是否解决了问题。
2. 引入错误:检查你的代码,确保正确导入了torch_sparse库以及所有必需的依赖项。
3. API变更:如果你的代码是基于旧版本的torch_sparse编写的,在新版本中可能已经发生了一些API变更。请查阅torch_sparse的文档或相关更新日志,了解这些变更,并相应地修改你的代码。
如果上述方法都没有解决问题,我建议你将完整的错误信息和相关的代码片段提交给torch_sparse库的开发者或社区,以获取更具体的帮助和支持。
Traceback (most recent call last): File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 171, in <module> train_loss_ep = train_a_model(train_net, num_ep=ep) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 37, in train_a_model fut_pred = model_to_tr(data.to(args['device'])) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_heat_g_model.py", line 53, in forward fwd_Hist_Enc = self.RNN_Encoder(data_pyg.x, data_pyg.veh_mask, data_pyg.ped_mask) # Encode File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_base_model.py", line 39, in RNN_Encoder _, veh_Hist_Enc = self.veh_enc_rnn(self.leaky_relu(self.ip_emb(Hist))) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 94, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1753, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2320x4 and 128x32)
这个错误是由于你的代码中进行了矩阵乘法操作,但是两个矩阵的维度不匹配。根据错误信息,第一个矩阵的大小是2320x4,而第二个矩阵的大小是128x32。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。
要解决这个问题,你需要检查你的代码中涉及到矩阵乘法的部分,确保两个矩阵的维度是匹配的。你可以使用`torch.Size`或者`shape`属性来检查矩阵的维度,并且根据需要进行调整。
另外,你还可以使用一些其他的矩阵操作,如`torch.matmul()`或者`torch.mm()`来执行矩阵乘法操作,这些函数会自动进行维度匹配检查。
如果你需要更具体的帮助,请提供相关的代码片段和更多细节信息。
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