HDF

Hierarchical Data Format，又称HDF5

• 在深度学习中，通常会使用巨量的数据或图片来训练网络。对于如此大的数据集，如果对于每张图片都单独从硬盘读取、预处理、之后再送入网络进行训练、验证或是测试，这样效率太低。如果将这些图片都放入一个文件中再进行处理效率会更高。有多种数据模型和库可完成这种操作，如HDF5和TFRecord。

• 一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。

• HDF5 文件一般以 .h5 或者 .hdf5 作为后缀名，需要专门的软件才能打开预览文件的内容。HDF5 文件结构中有 2 primary objects: Groups 和 Datasets。
• 每个 dataset 可以分成两部分: 原始数据 (raw) data values 和 元数据 metadata (a set of data that describes and gives information about other data => raw data)。对于每一个dataset 而言，除了数据本身之外，这个数据集还会有很多的属性 attribute,。在hdf5中，还同时支持存储数据集对应的属性信息，所有的属性信息的集合就叫做metadata.安装：

pip install h5py

对于数据集需要: 先创建h5文件,再去读h5文件 将dataset放在group里利用group进行层次嵌套.

1 f = filename.file得到文件的根目录
2 f.create_group("...../group_name")
3 f.create_dataset("...../dataset_name")

一般:

1. HDF5格式文件保存的是 ： Model weights(字典,没有顺序)

2. JSON 和 YAML 格式文件保存的是： Model structure(顺序靠json描述)

3. h5格式:可以同时保存weights和structure

利用numpy数据初始化

1 #还可以直接用np数组给dataset初始化,此时data就涵盖了shape和dtype,即shape = data.shape,....
2 arr = np.arange(100)
3 dset = f.create_dataset("/mydataset1",data = arr)#i4:32位的integer[-2^31,2^31]

数据处理上的用途

利用python的文件操作及数组等方式将训练数据及测试数据集标签,按数据划分方法,将文件名写入到python数组,最终将这些处理好的数组写入hdf5格式文件给dataset初始化.

示例

 1 import h5py
 2 import numpy as np
 3 coco = h5py.File("D:/annot_coco.h5","r")#coco.name == / 根节点
 4 # print(coco)
 5 # print(coco["bndbox"])
 6 #只是遍历直接相连的一级节点
 7 for name in coco:
 8     # 本身就是字符串
 9     print(coco[name])
10     print(coco[name][:2])
11 ​
12 # def printname(name):
13 #     print(name)
14 #
15 #
16 #
17 # #遍历整个coco下的节点
18 # coco.visit(printname)
19 #dataset.attrs
20 #dataset对象可以有自己的属性, 但所有属性数据的长度加起来不能超过64K, 包括属性名字.
21 ​
22 dset.attrs['length'] = 100
23 dset.attrs['name'] = 'This is a dataset'
24 for attr in dset.attrs:
25     print attr, ":", dset.attrs[attr]
26 length : 100
27 name : This is a dataset

注意:

1 imgname_array = coco["imgname"][:]#不一样的,这是标准用法,还是要先取到全部,再去索引,否则结果维度不一样
2 # imgname_ = coco["imgname"][:1]#轴不会减少
3 # print(imgname_array.shape)
4 # print(imgname_)#[1,16]
5 # print(type(imgname_dataset))
6 # print(type(imgname_array))
7 img = imgname_array[0]

写字符串到h5文件

1 test_h5 = h5py.File("D:/test.h5","w")
2 imgname = np.fromstring('000000262145.jpg',dtype=np.uint8).astype('float64')#str_imgname------>float64
3 test_h5 .create_dataset('imgname', data=imgname)#变成f8之后就可以直接往h5中写了
4 test_h5.close()
5 """
6 最后得出来的矩阵长度是字符串的长度。---1个字符串的长度就是对应编码的h5向量的长度
7 如果想将多个字符串拼成一个大的numpy矩阵，写到h5文件中，必须先将字符串转换成相同长度。
8 通常的做法是在字符串后面补上\x00。
9 """

从h5数据读出字符串格式

1 test_h5 = h5py.File("D:/test.h5","r")
2 img = test_h5['imgname'][:]
3 img = img.astype(np.uint8).tostring().decode('ascii')
4 print(img)
5 test_h5.close()