h5py文件的创建和读取，数据集的制作也不算很难

文章目录

• 前言
• 一、h5py是什么？
• 二、创建h5文件
• 三、h5py的读取
• 总结

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前言

提示：以下内容仅做参考：
本文是针对图片数据集的制作，把图像信息用h5py库来存储。
有错误或者有不足请在评论区指出，我会积极改正，十分感谢。

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一、h5py是什么？

h5py存放两类数据，一种是datasets，一种是group。datasets是一种数组类数据，和numpy差不多。group（组），类似字典。
若想要具体了解，请参考官网https://docs.h5py.org/en/latest/index.html

二、创建h5文件

1.引入库

代码如下（示例）：

import os
import numpy as np
import cv2
import h5py

2.构建函数

代码如下（示例）：

print(data.head())def save_image_to_h5py(path):
    img_list = []
    label_list = []
    dir_counter = 0                  #TwoClass里有两个文件夹，有两类，分别为0,1   dir_counter就为了来方便后面label
                                     #如果你的label不是0,1，是其他或者例如cat，dog类，这里	   也可以不用它，后面直接用文件名做label
    for child_dir in os.listdir(path):
        child_path = os.path.join(path,child_dir)

        for dir_image in os.listdir(child_path):                        #遍历二级文件每个图片并append信息进数组
            img = cv2.imread(os.path.join(child_path,dir_image))
            img_list.append(img)
            label_list.append(dir_counter)

        dir_counter += 1

    img_np = np.array(img_list)

    label_np = np.array(label_list)
    print('数据集标签顺序：\n',label_np)            #这里我打印了label信息，其对应图片信息，前6张为0，后9张为1
                                                 #所以标签会是[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ]

    #'a' ，如果已经有这个名字的h5文件存在将不会打开，目的为了防止误删信息。
    #‘w' ，如果有同名文件也能打开，但会覆盖上次的内容。
    with h5py.File('datasets/cat_or_not.h5','a') as f:
        f.create_dataset('training_cat',data = img_np)              #创建两个数据集，分别为training_cat
        f.create_dataset('training_label',data = label_np)          #和training_label的数组集

        f.close()

我在注释中已经写的很详尽了，如果还有懂的我在评论区回复。

三、h5py的读取

with h5py.File('datasets/cat_or_not.h5',"r") as f:
    for key in f.keys():
        print(f[key],key,f[key].name)
    f.close()

直接上代码，这个和c语言读取文件有相似之处。读取的内容可以看下：

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总结

h5py的创建和读取都不难，只要稍微一看都能懂，在此附上源码，只要你们稍微花那么点时间看看，很容易懂。https://github.com/Confused-Pig/CreateH5File
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了h5py的使用，仅懂它不难，但是要学会用它。在深度学习中很多地方都要用它，用上两次就熟悉了。github里的源码很容易懂，我里面放了几张图片，保存的是他们的像素，你们实在不懂的就去运行一下，结合运行结果来看，就很容易了。