用python写一个函数,用以将指定路径下的.mat格式文件按照文件夹名进行分类,每个文件夹对应一个类别,将该文件夹下的所有mat文件作为该类别的样本,并将mat文件转化为pytorch的张量形式并进行标准化
时间: 2024-02-18 11:06:02 浏览: 136
以下是一个可以实现你要求的Python函数:
```python
import os
import torch
import scipy.io as sio
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MatDataset(Dataset):
def __init__(self, root_dir, transform=None):
self.root_dir = root_dir
self.transform = transform
self.class_names = sorted(os.listdir(root_dir))
self.class_to_idx = {self.class_names[i]: i for i in range(len(self.class_names))}
self.samples = self.make_dataset()
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self, idx):
sample_path, target = self.samples[idx]
mat = sio.loadmat(sample_path)
tensor = torch.from_numpy(mat['data']).float()
if self.transform:
tensor = self.transform(tensor)
return tensor, target
def make_dataset(self):
samples = []
for class_name in self.class_names:
class_dir = os.path.join(self.root_dir, class_name)
for file_name in os.listdir(class_dir):
if file_name.endswith('.mat'):
file_path = os.path.join(class_dir, file_name)
target = self.class_to_idx[class_name]
samples.append((file_path, target))
return samples
def main():
root_dir = 'path/to/mat/files'
transform = transforms.Compose([
transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])
dataset = MatDataset(root_dir, transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
# do something with data and target
pass
if __name__ == '__main__':
main()
```
这个函数使用了PyTorch中的Dataset和DataLoader来处理数据集和数据加载。其中,MatDataset类继承自Dataset,用于加载.mat格式数据集,并将其转换为PyTorch的张量形式。在MatDataset的构造函数中,我们首先读取数据集的类别名称,并为每个类别分配一个数字标签。然后,我们使用make_dataset方法来遍历数据集,并为每个.mat文件生成一个元组,其中包含文件路径和标签。在__getitem__方法中,我们使用SciPy库的sio.loadmat方法来加载.mat文件,并将其转换为PyTorch的张量。最后,我们应用transform来标准化张量。在main函数中,我们使用MatDataset和DataLoader来加载数据集,并对其进行迭代。
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