将以下代码:import scipy.io as sio json_file = open('HRRM_model1.json','r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) loaded_model.load_weights('HRRM_model1.h5') matfn='test_stationary1.mat' data=sio.loadmat(matfn,mat_dtype=True) W_train1 = data['w'] X_train1 = data['L_vel'] W_train1 = W_train1.reshape(1, 800, 800, 1) X_train1 = X_train1.reshape(1, 100, 100, 1) layer_model = Model(inputs=loaded_model.input, outputs=loaded_model.output) layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1],batch_size=1) resultfile = 'result_stationary1.mat' sio.savemat(resultfile, {'result':layer_result})翻译为MATLAB语言

时间: 2023-03-14 07:09:59 浏览: 81
MATLAB代码:load HRRM_model1.mat;json_file = fopen('HRRM_model1.json', 'r'); loaded_model_json = fread(json_file); fclose(json_file);loaded_model = model_from_json(loaded_model_json); loaded_model.loadWeights('HRRM_model1.h5');matfn = 'test_stationary1.mat'; data = load(matfn, '-mat');W_train1 = data.w; X_train1 = data.L_vel;W_train1 = reshape(W_train1, [1, 800, 800, 1]); X_train1 = reshape(X_train1, [1, 100, 100, 1]);layer_model = Model(inputs=loaded_model.inputs, outputs=loaded_model.outputs); layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1], 'BatchSize', 1);resultfile = 'result_stationary1.mat'; save(resultfile, 'result', 'layer_result');
相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库,包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中,`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数,它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中,它加载了名为`ex6data1.mat`的文件,并将其存储在`raw_data`变量中。 在加载数据之后,可以使用`type()`函数来检查数据类型,以确保数据已正确加载。例如,在Python控制台中,您可以键入以下内容: ```python print(type(raw_data)) ``` 输出应该为`<class 'dict'>`,这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据,您可以使用相应的键。例如,要访问键为`'X'`的数据,请键入以下内容: ```python X = raw_data['X'] ``` 这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样,要访问键为`'y'`的数据,请输入以下内容: ```python y = raw_data['y'] ``` 这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。

AttributeError: 'scipy.spatial.transform._rotation.Rotation' object has no attribute 'as_dcm'

这个错误是由于scipy版本更新导致的。在旧版本中,可以使用as_dcm()方法将旋转矩阵转换为方向余弦矩阵,但在新版本中,该方法已被弃用。解决方法是将as_dcm()替换为as_matrix(),这将返回一个旋转矩阵而不是方向余弦矩阵。具体来说,您可以将以下代码: rot_matrix = torch.from_numpy(R.from_euler('y', 180.0, degrees=True).as_dcm()).float().to(self.device) 替换为: rot_matrix = torch.from_numpy(R.from_euler('y', 180.0, degrees=True).as_matrix()).float().to(self.device) 这样就可以解决这个错误了。

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