h5py:切片数据集而不加载到内存中

Question

是否可以在两个子集中切片h5py数据集而不将它们实际加载到内存中？例如:

dset = h5py.File("/2tbhd/tst.h5py","r")

X_train = dset['X'][:N/2]
X_test  = dset['X'][N/2:-1]

Answer 1

不。

您需要实现自己的类来充当数据集的视图。 h5py 邮件列表上的一个旧线程DatasetView表明，理论上可以使用 HDF5 数据空间实现这样的类，但对于许多用例来说可能不值得。与普通的 numpy 数组相比，逐元素访问会非常慢（假设您可以将数据放入内存中）。

编辑：如果您想避免弄乱 HDF5 数据空间（无论这意味着什么），您可能会选择一种更简单的方法。试试我刚刚写的这个要点。像这样使用它：

dset = h5py.File("/2tbhd/tst.h5py","r")

from simpleview import SimpleView
X_view = SimpleView(dset['X'])

# Stores slices, but doesn't load into memory
X_train = X_view[:N/2]
X_test  = X_view[N/2:-1]

# These statements will load the data into memory.
print numpy.sum(X_train)
print numpy.array(X_test)[0]

请注意，这个简单示例中的切片支持有些有限。如果您想要完全切片和按元素访问，则必须将其复制到真正的数组中：

X_train_copy = numpy.array(X_train)