TensorFlow2 读写matlab变量 & 张量操作

在科研中，matlab对矩阵处理有优势，而python语言对神经网络热门框架，譬如TensorFlow、Pytorch等都支持，所以难免会有需要跨平台处理。本文主要分享一种简便的处理方法：在.mat格式的文件中写入读取数据，因为.mat格式matlab和python都支持。

一、读写matlab变量

• python中读写.mat数据文件

import tensorflow as tf
import scipy.io as io
import numpy as np

# 将.mat文件读取为字典变量InputData
InputData = io.loadmat('MatlabData.mat')
# 从字典变量中读取变量
A = tf.constant(InputData['A'])
A = tf.cast(A, dtype = tf.float32)
B = tf.constant(InputData['B']) 
......
A = np.mat(A.numpy())
B = np.mat(B.numpy())
# 将变量A保存为X，将变量B保存为Y，并写入到.mat文件
io.savemat('PythonData.mat',{'X':A, 'Y':B})

• matlab中读写.mat数据文件

load PythonData

save MatlabData            #保存全部变量
save MatlabData A B;       #保存指定变量A、B
save ('MatlabData.mat', 'A','B');

• c++读写.mat数据文件麻烦一些

二、张量的理解

2.1 初始化张量

# 定义一个随机数（标量）
random_float = tf.random.uniform(shape=())
# 定义一个有2个元素的零向量
zero_vector = tf.zeros(shape=(2))
# 定义两个2×2的常量矩阵
A = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])

2.2 输出张量特征

# 查看矩阵A的形状、类型和值
print(A.shape)      # 输出(2, 2)，即矩阵的长和宽均为2
print(A.dtype)      # 输出<dtype: 'float32'>
print(A.numpy())    # 输出[[1. 2.]
                    #      [3. 4.]]

2.3 基本张量操作

C = tf.add(A, B)      # 计算矩阵A和B的和
D = tf.matmul(A, B)   # 计算矩阵A和B的乘积
E = tf.mutiply(A, 1)  # 计算矩阵A与1的数乘
tf.square(x)          # 对张量x每个元素平方，并返回同维度张量
tf.log(x)             # 对张量x每个元素求自然对数，同上

tf.reduce_sum(x)      # 对所有元素求和，返回0维张量(标量)
# tf.reduce_sum(x,0)  # 求列和(纵向求和)
# tf.reduce_sum(x,1)  # 求行和(横向求和)
tf.reduce_mean()      # 用法类似于tf.reduce_sum、tf.reduce_max

参考链接

1. 简单粗暴TensorFlow2.0
2. TensorFlow2.0 tutorials
3. 张量的数学运算