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我有一个 matlab 可以轻松读取的 .mat 文件,但我需要将其转换为 C++ 可读的 .model 文件。有没有办法做到这一点(手动,或者以编程方式)?

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您可以将 MATLAB 中的数据矩阵作为任何常规 MAT 文件加载:

load data.mat

然后使用 libsvm MATLAB 接口附带的 MEX 函数libsvmwrite,将其写入所谓的“稀疏”格式:

libsvmwrite('data.txt', label_vector, instance_matrix)

如果您谈论的是经过训练的模型而不是数据,那么快速搜索就会显示此页面(我没有亲自测试过)。


编辑:

好的,看来我提到的代码需要一些调整。下面是我的修改版。我使用最新的 libSVM-3.12 对其进行了测试,使用 VS2010 作为编译器:

svm_savemodel.c

#include "../svm.h"
#include "mex.h"
#include "svm_model_matlab.h"

static void fake_answer(mxArray *plhs[])
{
    plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL);
}

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    struct svm_model *model;
    char *filename;
    const char *error_msg;
    int status;

    // check input
    if(nrhs != 2) {
        mexPrintf("Usage: svm_savemodel(model, 'filename');\n");
        fake_answer(plhs);
        return;
    }
    if(!mxIsStruct(prhs[0])) {
        mexPrintf("model file should be a struct array\n");
        fake_answer(plhs);
        return;
    }
    if(!mxIsChar(prhs[1]) || mxGetM(prhs[1])!=1) {
        mexPrintf("filename should be given as char(s)\n");
        fake_answer(plhs);
        return;
    }

    // convert MATLAB struct to C struct
    model = matlab_matrix_to_model(prhs[0], &error_msg);
    if(model == NULL) {
        mexPrintf("Error: can't read model: %s\n", error_msg);
        fake_answer(plhs);
        return;
    }

    // get filename
    filename = mxArrayToString(prhs[1]);

    // save model to file
    status = svm_save_model(filename,model);
    if (status != 0) {
        mexWarnMsgTxt("Error occured while writing to file.");
    }

    // destroy model
    svm_free_and_destroy_model(&model);
    mxFree(filename);

    // return status value (0: success, -1: failure)
    plhs[0] = mxCreateDoubleScalar(status);

    return;
}

假设您编译了上述 MEX 文件,下面是一个示例用法:

[labels, data] = libsvmread('./heart_scale');
model = svmtrain(labels, data, '-c 1 -g 0.07');
svm_savemodel(model, 'mymodel.model');

创建的文本文件如下所示:

mymodel.model

svm_type c_svc
kernel_type rbf
gamma 0.07
nr_class 2
total_sv 130
rho 0.426412
label 1 -1
nr_sv 63 67
SV
1 1:0.166667 2:1 3:-0.333333 4:-0.433962 5:-0.383562 6:-1 7:-1 8:0.0687023 9:-1 10:-0.903226 11:-1 12:-1 13:1 
0.6646947579781318 1:0.125 2:1 3:0.333333 4:-0.320755 5:-0.406393 6:1 7:1 8:0.0839695 9:1 10:-0.806452 12:-0.333333 13:0.5 
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于 2012-07-31T16:41:23.503 回答