目前,我正在古瑟拉做吴国强的深造课程。在那里,他们从.h5文件中打开图像数据集。我想对我自己的数据集尝试同样的方法:我想将一个图像文件夹转换为一个.h5文件。
我尝试了以下操作,但当我打开train_x.h5时,它将所有条目显示为零。
h5_train = h5py.File("train_x.h5", 'w')
h5_train.create_dataset("data_train", data=np.array(train_x))
print(h5_train)
h5_train.close()这里train_x是一个shape(270000,500)数组,其中第一个条目是pixels(300*300*3)的数量,第二个条目是文件夹中的图像数。
发布于 2018-03-16 08:26:19
我认为要么是:
train_x不包含您期望的内容。你的语法似乎完全正确。运行此示例时,所有操作都按预期进行:
import numpy as np
import h5py
array = np.arange(25).reshape(5,5)
archive = h5py.File('test.h5', 'w')
archive.create_dataset('/array', data=array)
archive.close()我们可以通过
import h5py
archive = h5py.File('test.h5','r')
for key in archive:
print(key)
print(archive[key][...])这就给出了我们的投入:
array
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]]请注意,您还可以使用图形化HDFview或命令行工具h5dump来检查您的文件。
最后,最好注意到编写的第二种语法:
import numpy as np
import h5py
array = np.arange(25).reshape(5,5)
archive = h5py.File('test.h5', 'w')
archive['array'] = array
archive.close()https://stackoverflow.com/questions/49314261
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