使用 Keras 在 Python 中加载 .mat 数据答案

【问题标题】：Load .mat data in Python using Keras使用 Keras 在 Python 中加载 .mat 数据
【发布时间】：2020-04-26 15:09:48
【问题描述】：

我想使用 Keras 在 Python 上运行一个神经网络示例程序。我的数据是 Matlab .mat 文件的形式。

train_data.mat (size: 32x32x10,000 single)
train_label.mat (size: 1x10,000 single)
test_data.mat (size: 32x32x2,000 single)
test_label.mat (size: 1x2,000 single)

如何加载上面的 .mat 数据以使用 Keras 替换 Python 中的 MNIST 数据集？

from keras.datasets import mnist
(train_data, train_label), (test_data, test_label) = mnist.load_data()

编辑（用于说明目的）

假设我在 .mat 中的 train_data 包含三个数据，大小为 2x2x3，

val(:,:,1) =

     1     1
     1     1


val(:,:,2) =

     2     2
     2     2


val(:,:,3) =

     3     3
     3     3

用 scipy.io.loadmat 加载后变成如下图，大小为 (2L,2L,3L)

>>> A
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]], dtype=uint8)

如何将其重塑为(3L,2L,2L)，即(2L,2L)的三个数据？

回答

>>> import scipy.io
>>> A = scipy.io.loadmat('train_data')
>>> B = A.flatten(1)  # flatten to vector
>>> C = B.reshape(3,2,2) # reshape

>>> C
array([[[1, 1],
        [1, 1]],

       [[2, 2],
        [2, 2]],

       [[3, 3],
        [3, 3]]], dtype=uint8)

【问题讨论】：

标签： python matlab keras

【解决方案1】：

正如@Krishna 所说，您可以使用scipy.io.loadmat 将matlab 文件加载为numpy 数组。然后你将不得不重新整形数据，例如，train_data 需要整形为(10000, 32, 32)

但是，如果您拥有的 matlab 文件是 v7，scipy.io.loadmat 可能会给您一个错误。在这种情况下，mat 文件实际上是 hdf5 格式。您需要使用h5py 来加载数据。

【讨论】：

scipy.io.loadmat 没有给出任何错误，所以这意味着格式是好的。但没能重塑它。

【解决方案2】：

您可以使用scipy.io.loadmat 读取matfiles。详情请阅读相关文档。

【讨论】：

我已经阅读过，但我不确定如何重塑数据。请查看我的编辑。