在Python读取mat文件，并保存为pickle格式

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-07-03 12:32:01 发布 7.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

将图片转化为pickle或者mat数据格式为了做小样本的实验，所以需要先将图片数据转化为pickle或者mat格式的数据，便于以后的读取，避免每次训练的时候，都要重新挨个图片读取在给标注。这里我是看的tensorflow和Udacity合作的视频教程，所以学习到了将数据做乘pickle格式的方法 try: with open(set_filename, 'wb') as f:... 阅读详情

这两天在搞Theano，要把mat文件转成pickle格式载入Python。

Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的，但Numpy里还是有vector和matrix的区别，Theano也是对二者做了区分。

直接把代码贴出来吧，好像也没什么可讲的 = =

from scipy.io import loadmat
import numpy, cPickle

data_dict=loadmat(r'E:\dataset\CIFAR10\CIFAR10_small.mat') #need an r!

my_array=numpy.array([1,1])
for key in data_dict.keys():
    if type(data_dict[key]) == type(my_array):
        #print matrix information
        print key, type(data_dict[key]),
        print data_dict[key].shape
    
#shape(n,1) (matrix in theano) -> shape(n,) (vector in theano)
print data_dict['Ytr'].shape
Ytr=numpy.hstack(data_dict['Ytr'])
Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte'])
Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte'])
print Ytr.shape

train_set=(data_dict['Xtr'],Ytr)
valid_set =(data_dict['Xte'],Yte)
test_set =(data_dict['Xte'],Yte)

output = open('cifar10_small_v.pkl', 'wb')

cPickle.dump(train_set, output)
cPickle.dump(valid_set, output)
cPickle.dump(test_set,  output)

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