hdf5

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同じ2つのデータセット、それぞれdataおよびlabelsを含む複数のHDF5ファイルがあります。これらのデータセットは多次元配列であり、最初の次元は両方の次元が同じです。私はHDF5ファイルを1つのファイルに結合したいと思いますが、仮想データセット[h5py reference]、[HDF5 tutorial in C++]を作成するのが最善の方法だと思います。しかし、私はPythonとh5p

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TorchがHDF5ヘッダファイルを見つけることができません

したがって、this tutorialを使って私のMac（Sierra）にtorch-rnnを設定しようとしています。 Catons-Mac-mini:torch-rnn catons$ th train.lua -gpu -1 -input_h5 data/datafile.h5 -input_json data/datafile.json /Users/catons/torch/instal

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h5pyで数字の配列のリストを入力

h5pyを使用して数値配列のリストをHDF5ファイルに入力しようとしました。たとえば、次のように考えてみてください。 f = h5py.File('tester.hdf5','w') b = [[1,2][1,2,3]] これはエラーを投げます。 TypeError: Object dtype dtype('O') has no native HDF5 equivalent だから私はH

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pythonでhdf5を読むときに空のサブデータセット

私はpythonでhdf5イメージを読み込もうとしています（初めてです）。 hdfviewではsubdatasetsが問題なく表示されますが、Pythonではそれらを読むことができません。私が行うとき： f = gdal.Open(fileName, gdalconst.GA_ReadOnly) sub = f.GetSubDatasets()[0][0] それが与える： Traceback

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Caffe：チェック失敗：shape [i]> = 0（-1対0）エラー

IMAGE（224x224x3）と3つのパラメータ（X、Y、R）を取るネットワークを設計しようとしています。。私の入力はHDF5データセットです。私は、次のエラーを取得しています：「レイヤーCONV1 I0612 17作成：17：38.315083 9991 net.cpp：406] CONV1 < - データ I0612 17：17：38.315107 9991 net.cpp：380]

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HDF5とcPickleを使用してイメージを保存すると、同じ量のイメージファイルをディスクに直接保存するだけの場合よりもはるかに多くのディスクメモリを使用できますか？

大量の画像を保存しようとしています。私はできるだけ少ないディスクメモリを必要とするフォーマットでそれらを保存したい。私はPythonでHDF5とcPickleでテストしました。驚いたことに、私は、PyTablesとcPickleで生成されたデータファイルのサイズが、同じ量の画像を含むフォルダよりもはるかに大きいことに気付きました。私のコードはここにある： import cv2 import c

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C++で関数テンプレートの種類に基づいて異なる#defineを適用するにはどうすればよいですか？

私はHDF5ライブラリを使用しており、異なるデータ型のI/Oをサポートするテンプレート関数を作成しようとしています。コピーと貼り付けを減らし単純化するという目標は、私はすべての異なる機能を作成する必要があります。これらのパラメータの H5Dwrite(hid_t dataset_id, hid_t mem_type_id, hid_t mem_space_id, hid_t file_space_

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Windows用PyTablesでHDF5 ImportError

私はPyTablesサイトパッケージフォルダ内のPYTHONPATH、USERPROFILEと考えることができるすべてのディレクトリにHDF5.dllとHDF5dll.dllをインストールしましたが、 ImportError: Could not load any of ['hdf5.dll', 'hdf5dll.dll'], please ensure that it can be found

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の同期、私がこのようになりますPythonスクリプトを持って

書かれていてDropboxのファイルを経由してHDF5は： #!/usr/bin/env python3 import tables as pt import numpy as np import time class TestTable(pt.IsDescription): timestamp = pt.Float64Col() voltage = pt.Flo