首页 > TAG信息列表 > h5py
在jupyter中导入tensorflow 引起内核挂掉/h5py版本不匹配问题
安装过后仍然超时出错，原因是网络太慢，重新执行该命令，出现以下错误： 如红字显示，tensorflow与h5py版本不匹配，按其中要求安装相应版本即可 安装完成，又出现类似问题，出问题的地方分别是numpy , tensorflow-estimator,scipy 按照相应类似命令进行安装对应所需环境matlab与python对h5py文件读取顺序
matlab与python对于同一个h5py文件的读取顺序相反。 诸如对train.h5。 matlab data=h5read('train.h5','/data'); label=h5read('train.h5','/label'); size(data) size(label) 结果： ans = 41 41 1 1000 "/data&quh5py 使用value时报错 AttributeError:‘Dataset‘ object has no attribute ‘value‘
h5py进行了更新，不再使用这个语句进行输出。 如果想继续使用，可以将p5hy版本换成2.9 pip uninstall h5py pip install h5py==2.9 再次使用时，会有提醒 由此知 直接使用 dataset[()] 输出结果都是相同的 看完记得点赞，（づ￣3￣）づ╭❤～npy数据存储模式与h5py数据存储模式
最近跑神经网络，图片数据集太大，计划使用占内存较小的存储模式 二进制存储方式，读取较快，npy存储格式【传送门】 h5py格式【传送门】python+HDF5+h5py
python+HDF5+h5py pip install --upgrade --pre h5py HDF（Hierarchical Data Format）是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持.HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现PYTHON h5py库包安装及读写
一、h5py库包安装 1. 在线安装 基本方法： cmd安装：pip install h5py pycharm环境：file-->setting-->PROJECT-->Project interpreter-->**+**-->搜索需要的库包-->installing 然而，本人在线安装该库包时报错，猜测可能原因是依赖环境下载问题，于是下载相应库包并手动安装： 2. 离ARM64架构下安装Python package
ARM64架构下安装Python package 最近公司的产品以及模型适配国产服务器，记录在ARM64服务器上安装Python package的过程。安装的Python package包含： （1）tensorflow == 1.14.0 （2）Numpy （3）scipy （4）scikit-learn （5）gensim （6）Keras （7）h5py 本次安装主要是在线安装package，在numpy，tensorflow，sFile “h5py\h5f.pyx“, line 78, in h5py.h5f.open OSError: Unable to open file
问题： win7（64位）+ tensorflow1.5 + keras2.1.6 + h5py2.8.0 运行moblienet读取模型权重image时出错。以下是代码和报错： fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl) File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\_objects.pyx", line 55keras的ModelCheckpoint保存最佳epoch准确率
今天下午捣鼓一下午捣鼓得头疼，然后睡了一觉再弄弄弄出来了。可能是现在版本更新太快，网上有些东西少有人写或者没有人写。 刚开始调用checkpoint根本没有覆盖也没有执行，跟摆在那好看似的。后来改了一下filepath filepath="model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" 好家伙开始报解决我遇到的 Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
今天分享一个遇到的pycharrm的小问题。最近在作训练，当我使用tensorflow来恢复保存好模型权重的时候出乎意料的出现了Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)，明明上一秒还可以正常运行，下一秒就完蛋了。于是我就各种debug，有人说是因为batchsiJupyter notebook服务器挂掉解决方法
在jupyter notebook 运行import keras 时服务器挂掉 解决方法: 重新卸载h5py 重装 pip3 uninstall h5py pip install h5pypython-调整numpy或数据集大小的有效方法？
我想了解numpy数组对h5py数据集的resize()函数的影响.在我的应用程序中,我逐行读取一个文本文件,然后在解析数据之后,将其写入hdf5文件.什么是实现此目标的好方法.我应该将每个新行添加到numpy数组中并继续调整numpy数组的大小(增加轴)(最终将完整的numpy数组写入h5py数据集),还是在同一Python进程中同时使用h5py和pytables
HDF5交互的两个主要Python库是h5py和pytables.他们在一起玩的不好,尤其是在窗户上 >>> import tables >>> import h5py ImportError: DLL load failed >>> import h5py >>> import tables # works fine 我需要在同一个应用程序中同时使用它们,但是导入每个库时都无法从两个库如何从磁盘加载,处理,然后与python,pyqt,h5py同时将数据存储在常见的hdf5中？
前提： 我创建了一个主窗口.下拉菜单之一具有“ ProcessData”项.选择它后,我将创建一个QProgressDialog.然后,我在主循环中进行了大量处理,并定期在QProgressDialog中更新标签和百分比. 我的处理如下：从文件(numpy内存阵列)读取大量数据,进行一些信号处理,将输出写入常见的h5py文件.h5py库
h5py文件存放数据集（dataset）和组（group）。 dataset类似数组类的数据集合，和numpy的数组差不多。 group是像文件夹一样的容器，它好比python中的字典，有键(key)和值(value)。group中可以存放dataset或者其他的group。”键”就是组成员的名称，”值”就是组成员对象本身(组或者数据集).将图像的文件夹转换为.h5文件？
目前,我正在安德鲁·伍(Andrew NG)在Coursera中学习深度学习课程.他们在那里打开.h5文件中的图像数据集.我想对自己的数据集尝试相同的方法：我想将图像文件夹转换为.h5文件. 我尝试了以下操作,但是当我打开train_x.h5时,它会将所有条目显示为零. h5_train = h5py.File("train_x.h5"python-使用cx_freeze 4.3.1冻结h5py 2.4时出错
我试图用cx_Freeze冻结Python脚本.该脚本使用了h5py v2.4.0b1.当我运行cx_Freeze创建的可执行文件时,得到以下回溯： Traceback (most recent call last): File "C:\Python34\lib\site-packages\cx_Freeze\initscripts\Console.py", line 27, in <module> exec(code, m.__dict核心4D图像tif存储为hdf5 python
我有27GB的2D Tiff文件,它们代表3D图像电影的片段.我希望能够像分割一个简单的numpy4d数组一样对这些数据进行切片.看起来dask.array是一个很好的工具,用于将数组作为hdf5文件存储在内存中后进行干净的处理. 如果这些文件不能全部放入内存,我该如何首先将它们存储为hdf5文件.我是h5python-通过h5py在hdf5中进行blosc压缩
我正在使用h5py在python中创建hdf5文件,并且我想使用blosc作为压缩过滤器.我首先通过以下方式从源代码安装了c-blosc： wget https://github.com/Blosc/c-blosc/archive/v1.9.1.tar.gz tar -xvf c-blosc-v1.9.1.tar.gz cd c-blosc-v1.9.1 mkdir build cd build cmake -DCMAKE_INSTALpython-如何使用h5py导入.mat-v7.3文件
我有.mat文件,其中包含3个矩阵A,B,C. 实际上,我使用scipy.io如下导入了该mat文件. data = sio.loadmat('/data.mat') A = data['A'] B = data['B'] C = data['C'] 但是,v7.3文件无法使用这种方式导入. 因此,我尝试使用h5py进行导入,但是我不知道如何使用h5py.我的代码如下. f =python – 关闭一个打开的h5py数据文件
在我们的实验室中,我们通过python包h5py将数据存储在hdf5文件中. 在实验开始时,我们创建一个hdf5文件,并在文件中的数据数组之后存储数组(以及其他内容).当实验失败或被中断时,文件未正确关闭. 因为我们的实验是从iPython运行的,所以对数据对象的引用仍然(在某处)存储在内存中. 有如何使用h5py区分HDF5数据集和组？
我使用Python包h5py(版本2.5.0)来访问我的hdf5文件. 我想遍历文件的内容并对每个数据集执行某些操作. 使用访问方法： import h5py def print_it(name): dset = f[name] print(dset) print(type(dset)) with h5py.File('test.hdf5', 'r') as f: f.visit(print_itpython – h5py不坚持分块规范？
问题： 我有现有的netCDF4文件(大约5000个),(通常形状为96x3712x3712)datapoints(float32).这些文件的第一个维度是时间(每天1个文件),第二个和第三个空间维度.目前,由于以下原因,在第一维(即使是部分切片)上制作切片会花费大量时间： > netCDF文件以1x3712x3712的块大小进行分块.切片python – Pandas无法读取用h5py创建的hdf5文件
当我尝试读取用h5py创建的HDF5格式文件时,我得到了pandas错误.我想知道我是不是做错了什么？ import h5py import numpy as np import pandas as pd h5_file = h5py.File('test.h5', 'w') h5_file.create_dataset('zeros', data=np.zeros(shape=(3, 5)), dtype='f') h5_h5py报错：FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating`
导入h5py的时候，报错： /home/harris/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(flo