如何在MATLAB运行Python (Pytorch)代码

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上海 2023年3月16日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/1929700-how-to-run-python-pytorch-code-in-matlab

回答: Sivylla Paraskevopoulou 2023年3月21日

Dataset1.csv

你好,我希望你做得很好。我有以下Python (pytorch)代码是运行在一个蟒蛇环境。我希望它在MATLAB运行它

我有试过以下但不工作。任何一个人能帮我?

                          pyenv (“版本”,戴尔用户“C: \ \ \ anaconda3 \ env \ myenv \ python.exe”)
                         

ans =

PythonEnvironment属性:

版本:“3.8”

用户可执行:“C: \ \戴尔\ anaconda3 \ env \ myenv \ python.exe”

戴尔用户库:“C: \ \ \ anaconda3 \ env \ myenv \ python38.dll”

家:“C: \ \用户戴尔\ anaconda3 \ env \ myenv”

状态:NotLoaded

ExecutionMode: InProcess

这是下面的代码(PythonScript.py)

                          进口火炬
                         
                          进口numpy为np
                         
                          进口matplotlib。pyplot作为plt
                         
                          打印(“检查GPU可以= 'torch.cuda.is_available ())
                         
                          打印(“多少GPU可以= 'torch.cuda.device_count ())
                         
                          打印(指数当前的GPU = 'torch.cuda.current_device ())
                         
                          打印(使用的当前GPU的名字= 'torch.cuda.get_device_name (0))
                         
                          数组= np.loadtxt (“Dataset1.csv”分隔符=”、“)
                         
                          twofeatures = array [[1,3]]:,
                         
                          #打印(twofeatures)
                         
                          torchfeatures = torch.from_numpy (twofeatures)
                         
                          gpufeature = torchfeatures.cuda ()
                         
                          gpufeature = gpufeature.to (torch.float)
                         
                          从fast_pytorch_kmeans进口KMeans
                         
                          kmeans = kmeans (n_clusters = 30,模式=“欧几里得”verbose = 1)
                         
                          标签= kmeans.fit_predict (gpufeature)
                         
                          #打印(标签)
                         
                          .data.numpy指数= labels.cpu () ()
                         
                          #打印(索引)
                         
                          plt。散射(数组(:,[0]),数组:[1]],c =指数s = 10,提出=“喷气机”)
                         
                          plt.show ()