使用Keras在Python中加載.mat數據

Question

我想使用Keras在Python上運行神經網絡示例程序。我的數據是以Matlab .mat文件的形式出現的。

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) 

如何加載上面的.mat數據以使用Keras替換Python中的MNIST數據集？

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

EDIT（用於說明目的）

讓我說在.MAT train_data有三個數據，大小爲2x2x3，

val(:,:,1) = 

    1  1 
    1  1 


val(:,:,2) = 

    2  2 
    2  2 


val(:,:,3) = 

    3  3 
    3  3 

它與scipy.io樣之後，下面開始.loadmat，大小（2L，2L，3L）

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

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

如何將其重塑爲（3L，2L，2L），這意味着（2L，2L）的三個數據？

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) 

Answer 1

您可以使用scipy.io.loadmat閱讀matfiles。詳情請閱讀相關文件。

Answer 2

由於@Krishna說，你可以使用scipy.io.loadmat加載matlab文件作爲numpy數組。然後，你就必須重塑數據，例如，train_data需要的形狀作爲(10000, 32, 32)

但是，如果你有MATLAB的文件在第7版，scipy.io.loadmat可以給你一個錯誤。在這種情況下，mat文件實際上是hdf5格式。您將需要使用h5py加載數據。