文章目錄
- H5數據集的使用
- 使用h5py的 group 分割GB級數據
H5數據集的使用
#創建
with
h5py
.
File
(
"data_train.h5"
,
'w'
)
as
hf
:
hf
.
create_dataset
(
'train_input'
,
data
=
shuffled_input
)
hf
.
create_dataset
(
'train_label'
,
data
=
shuffled_label
)
#打開
with
h5py
.
File
(
"data_train.h5"
,
'r'
)
as
hf
:
train_data
=
np
.
array
(
hf
.
get
(
'train_input'
)
)
train_label
=
np
.
array
(
hf
.
get
(
'train_label'
)
)
使用h5py的 group 分割GB級數據
#創建
with
h5py
.
File
(
"myh5py.h5"
,
"w"
)
as
f
:
# 創建兩個組
g1
=
f
.
create_group
(
"bar1"
)
g2
=
f
.
create_group
(
"bar2"
)
# 分別組里面分別創建名為為train,label的數據集并賦值。
g1
[
"train"
]
=
np
.
arange
(
10
)
g1
[
"label"
]
=
np
.
arange
(
10
)
g2
[
"train"
]
=
np
.
arange
(
20
)
g2
[
"label"
]
=
np
.
arange
(
20
)
#打開
with
h5py
.
File
(
"myh5py.h5"
,
"r"
)
as
hf
:
for
g
in
hf
.
keys
(
)
:
#遍歷所有的組
print
(
np
.
array
(
hf
.
get
(
g
)
[
'train'
]
)
)
#獲取組中名為 train 的數據集
print
(
np
.
array
(
hf
.
get
(
g
)
[
'label'
]
)
)
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