hdf5

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    목록이나 매트릭스에 자동으로 저장하려는 여러 변수가있는 hdf5 파일이 있습니다. library(rhdf5) file = H5Fopen("myfile.h5") file HDF5 FILE name/ filename name otype dclass dim 0 AGB_CO H5I_DATASET FLOAT

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    나는 Torch-hdf5를 사용하여 일부 tensors를 hdf5에 저장하려고합니다! 내가 매우 신중하게이 문서를 따르십시오 : https://github.com/deepmind/torch-hdf5/blob/master/doc/usage.md 그러나, 쓰기에 대한 부분을 HDF5하려면, exmaple은 다음과 같습니다 I/쓰기에 /은 "/ 경로를 이해 re

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    저는 HDF5 파일에 여러 다른 데이터 세트 중 이미지를 저장할 수 있어야하는 프로젝트 작업을하고 있습니다. 데이터를 HDF5 파일에 저장하기위한 C HDF API provides a number of image-specific functions. 특히 이러한 기능을 사용하여 저장된 이미지는 HDF 그룹의 HDFView 도구를 사용하여 볼 수 있습니다. 그

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    Excel 문서의 내용을 pandas 데이터 프레임으로 추출한 다음이 데이터 프레임을 HDF5 파일에 기록하려고합니다. 이렇게하려면,이 짓을했는지 : xls_df = pd.read_excel(fn_xls) xls_df.to_hdf(fn_h5, 'table', format='table', mode='w') 이것은 다음과 같은 오류가 발생 : TypeEr

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    4 가지 속성을 가진 hdf5 파일에 데이터 세트가 있습니다. 4 attributes with string type 각 속성 이름과 해당 값을 얻으려면 어떻게해야합니까? 나는 단지 웹 사이트에서 int H5Aget_num_attrs(hid_t loc_id) 함수에 의해 속성 숫자를 요구하는 방법을 알고있다 " function website" 그러나 어떻게

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    기능을 저장하기 위해 저장해야하는 HDF5 파일과 개체 목록이 있습니다. 간단하게 하나의 저장 파일 만 작성하려고합니다. H5 파일을 열지 않고 직렬화 (피클)로 작성한 저장 파일에 H5 파일을 저장할 수 있습니까?

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    h5py 데이터 세트의 이전 항목 중 하나를 조작 한 다음 이전 항목을 삭제하고 새 항목을 추가하려고합니다. 이전 데이터 세트 항목을 삭제하려면 __delitem__() 함수를 사용합니다. f5py 파일의 keys에서 해당 항목이 성공적으로 삭제 된 것 같습니다. 그러나 파일 크기는 두 배가됩니다. h5py 데이터 세트의 항목을 삭제하는 데 조언을 줄 수

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    저는 카페에서 이진 클래스 작성을 시도하고 있습니다. 나는 900 개의 훈련 샘플을 가지고 있으며 각 샘플은 30 x 15 .mat 파일이고 label은 900 x 1 .mat 파일 (+ 1, -1)입니다. 이제 제 질문은 caffe 네트워크에 먹이를주기 위해 hdf5 데이터를 어떻게 만들 수 있습니까? 나는 1d 샘플 데이터 (this thread)로 그

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    리눅스 64 비트 환경에서, 나는 아주 큰 float64 배열을 가지고 있습니다 (단 하나는 500GB에서 1TB가 될 것입니다). 나는 이러한 배열을 numpy로 균일 한 방법으로 접근하고 싶다 : a [x : y]. 그래서 나는 파일로 세그먼트 파일로 배열에 액세스하고 싶지 않습니다. 거기에 여러 가지 파일을 통해 memmap을 만들 수있는 도구가 있습

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    hdf5는 동일한 파일에서 새로운 데이터를 처리 할 수 ​​없으므로 (파일이 커짐). sqlite + sql akchemey로 바꾸려면 단점이 있습니까?