最近在做一个CNN的项目，文件夹里有20w张图片要读入并保存到一个data文件（不然每次都读20w文件太麻烦）。
折腾了一个下午，发现了一个极好用的包 h5py：将数据储存在hdf5文件中。
这东西有多好用呢？
速度，内存占用，压缩程度都比cPickle+gzip来的优秀。
相比之下上面两个变逗比了……
我把所有图片都放在一个ndarray并保存为一个文件：
8190张图片的.mat 16GB, 81900图片的.pkl.gz……根本就生成不了， 81900张图片的.h5 15GB.
不仅可以保存大数据，而且压缩率是mat的十倍！
可见为什么我这么兴奋来一发……
说说h5py其他方式的缺点：
1、numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
numpy和scipy提供的数据存储方法。官方说savez是save的压缩版，尽管在实践中，什么都没能压缩到。
而且这三个方法产生的文件大小都是一样的…………非常大。
8000张256*256*3的图片出来就是一个16G的文件，简直忍无可忍。而且调用方法很麻烦。
2、cPickle + gzip
这里忽略pickle这家伙，直接被cPiclke虐了。
.pkl.gz 是mnist的官方后缀。看来是会很好用的样子。
但是实际使用中，有两个难以避免的问题:
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- 速度慢，内存占用高（就是性能不好）
- 大矩阵储存无能
前者我就不说了。关于后者，这是python官bug，如果你在cPickle.dump()的时候碰上“ SystemError: error return without exception set”，那么恭喜你，中奖了。
python官方对于这个问题的解释：http://bugs.python.org/issue11564
咦？修好了？毛线！ 3修好了，2.7照样bug，所以如果你的linux或者ubuntu内嵌的是python2.7，哭死吧。
尽管cPickle+gzip性能已经很优秀，但是和h5py性能的对比，看这篇:
http://www.shocksolution.com/2010/01/storing-large-numpy-arrays-on-disk-python-pickle-vs-hdf5adsf/
3、h5py
抱歉找不到缺点，唯一的缺点就是很难安装。所以一下是h5py安装教程。
h5py安装：
官方教程：http://docs.h5py.org/en/latest/build.html#install
这里教教你，官方教程都是坑爹的：没有源叫你apt-get，给你bin让你make。所以这里， 我走过能行的路：
1、确定系统有python，numpy，libhdf5-serial-dev，和HDF5.前三者一般都有。这里要安装HDF5
2、去HDF5官方网站下载编译好的bin（是的，尽管教程让编译，这里给用户的就是编译好的bin，搞得我这小白编译了半天）;
http://www.hdfgroup.org/HDF5/
3、解压，重命名文件夹为hdf5，移动到 /usr/local/hdf5 下
4、添加环境变量:
export HDF5_DIR=/usr/local/hdf5
到这里HDF5就安装好了，只有安装好的HDF5才能顺利安装h5py
5、pip install h5py
简易例程：
写入：import h5pyimport numpy as np
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<em id="__mceDel"><em id="__mceDel"><em id="__mceDel">data = mp.array( [222,333,444] )<br>label = np.array( [0,1,0] )<br>img_num = np.array( [0,1,2] )<br><br># 创建HDF5文件<br>file = h5py.File('TrainSet_rotate.h5','w')<br># 写入file.create_dataset('train_set_x', data = data)file.create_dataset('train_set_y', data = label)file.create_dataset('train_set_num',data = img_num)# 。。。。。。。。。<br>file.close()</em></em></em> |
读取：
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import numpy as npimport h5py# 读方式打开文件file=h5py.File('TrainSet_rotate.h5','r')# 尽管后面有 '[:]', 但是矩阵怎么进去的就是怎么出来的，不会被拉长（matlab后遗症）train_set_data = file['train_set_x'][:]train_set_y = file['train_set_y'][:]train_set_img_num = file['train_set_img_num'][:]# .........file.close() |
好了，你已经会使用h5py了，快尝试下h5py给你带来的快感吧！
附送小技巧：如何在同一行输出
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for i in range(10): print("Loading" + "." * i) sys.stdout.write(" 33[F") # Cursor up one line |
2、
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for x in range (0,5): b = "Loading" + "." * x print (b, end="
") |
前面的方法会好用点