hdf5

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    이미지를 hdf5 파일에 넣기 전에 셔플하고 싶지만 계산에 오류가 있습니다. 최근의 학습자로서 hdf5 문서를 읽는 것조차도 알 수 없습니다. 친절하게 안내 해줍니다. from random import shuffle import glob shuffle_data = True # shuffle the addresses before saving hdf5_

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    I는 다음의 구조를 가지는 파일을 가지고 시간 1 인덱스 1 값 X 값 y 시간 1 인덱스 2 값 x 값 y 시간이 인덱스 1 ... 내가 별도의 그룹으로 각 인덱스의 값을 h5py를 사용하여 HDF5 형식으로 파일을 변환하고, 분류하고 싶습니다. 내 접근 방식은 f = h5py.File(filename1,'a') trajfile = open(filena

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    Select.h5를 말하면 하나의 HDF5 파일이 있지만, 파일 이름은 어떻게 당신이 HDF5 파일 기본 그룹 이름으로 만들어집니다 만든 후에

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    NetBeans의 maven 프로젝트에 hdf.hdf5lib.H5를 가져 오려고합니다. 여기에 제안 그것은 수입 라인 import hdf.hdf5lib.H5; 로이있다 " java.lang.ExceptionInInitializerError Caused by: java.lang.RuntimeException: Uncompilable source code

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    과학적 연구 목적으로 HDF5 형식 데이터를 분석하고 있습니다. 파이썬의 h5py 라이브러리를 사용하고 있습니다. 이제 내가 읽고 자하는 HDF 파일이 너무 큽니다. 파일 크기는 약 20GB이고 데이터의 주요 부분은 400,000 * 10000 플로트 매트릭스입니다. 데이터를 한 번 읽으려고했지만 Spyder가 메모리가 부족하여 강제로 종료되었습니다. 그런

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    큰 (~ 10 GB) hdf5 테이블에서 pandas.read_hdf를 읽었습니다. iterator = True를 사용하여 한 번에 청크에 액세스 할 수 있습니다 (예 : 한 번에 chunksize = 100000 행). 모든 열 이름 또는 '키'목록을 가져 오는 방법은 무엇입니까? 또한 어떻게 pandas.read_table과 유사한 get_chunk 메

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    나는 에 액세스해야하는 matlab 파일 데이터 파일의 큰 세트를 가지고 있습니다. -v6 또는 -v7 옵션을 사용하여 save을 사용하여 파일을 저장했지만 -v7.3은 저장하지 않았습니다. 각 파일에서 단 하나의 숫자 값만 읽으면 파일이 많으며 (100k +) 비교적 큽니다 (1MB +). 따라서 쓸모없는 I/O 작업에서 99 %의 시간을 들여 보내고 있

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    hdf5 저장소 형식은 심층적 인 학습을 위해 사용됩니다. 데이터 공유에 대한 hdf5의 이점을 이해할 수 있습니다. 그러나 연결된 프레임의 이미지보다는 hd5f를 사용하여 교육하는 동안 효율성을 기대할 수 있습니까? 공유하는 것이 내 관심사 중 가장 적은 경우 hdf5를 사용해야하는 이유가 무엇입니까? 편집 : HDF5 사용자 가이드, FAQ 및 기타 블

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    이것이 스택 오버플로의 첫 번째 질문이라고 생각합니다. 모든 지침을 따르지 않으면 사전에 사과드립니다. 최근 Kerr을 심화 학습에 사용하기 시작했으며 h5py를 사용하여 HD5 파일을 사용하여 대규모 데이터 세트를 관리하기 때문에 매우 큰 HDF5 파일에서 케라를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 모색했습니다. 가장 일반적인 방법은 keras.utils.i

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    두 바이너리 파일의 내용을 비교하려고합니다. 파이썬 3.6 filecomp를 사용하여 두 개의 디렉토리에서 동일한 이름의 파일을 비교합니다. 위의 줄은 * .bin 파일에서 작동하지만 두 디렉토리 모두에 있지만 h5 파일에서는 작동하지 않습니다. 정확히 같은 그룹/데이터 집합과 숫자 데이터가 포함 된 두 개의 hdf5 파일을 비교할 때 filecmp.cmp