建议从具有结构的MATLAB .mat文件转到numpy数组？

如何解决建议从具有结构的MATLAB .mat文件转到numpy数组？

我正在尝试从.mat文件中读取大型结构到jupyter笔记本中。我是python的新手，所以不确定为什么我的解决方案无法正常工作。

我正在阅读的MATLAB（2020）中的结构是这样的

pose.frames.ind

这里有44帧，每帧63英寸。我正在用mat4py将它读入这样的jupyter笔记本中。我正在尝试适应其他人的代码，因此在阅读它之后，我需要将其转换为张量，以便可以将其用于其他函数。

from mat4py import loadmat
val = loadmat('pose.mat')
pose_body = val['pose']['frames']['ind'][0]
pose_body = np.asarray(pose_body)
pose_body = torch.FloatTensor(pose_body).to(comp_device)

当我将pose_body = np.zeros([1,63])输入到将其更改为割炬张量的行中时，代码可以正常工作。但是，当我尝试喂入这个数组时，我导入了一些错误，并且得到了错误

RuntimeError：无效参数0：张量必须具有相同的维数：在C：/w/1/s/tmp_conda_3.7_055306/conda/conda-bld/pytorch_1556690124416/work/aten/ src \ THC / generic / THCTensorMath.cu：62

是否有更简便/更好的方法来以所需的格式从matlab转换数据？我有点不熟悉python，似乎它们是同一类型的数组。通过完成type(pose_body),and tf.size(pose_body)，我知道两个numpy数组的形状均为63，dtype为int32，并且属于“ numpy.ndarray”类。