前因

之所以会用到HDF5，是因为我在使用Matlab保存较大的数据文件时，出现了以下警告

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警告: 未保存变量 'data'。对于大于 2GB 的变量，请使用 MAT 文件版本 7.3 或更高版本。

在baidu之后，按照如下方式解决了这个问题

hdf5

但与此同时也出现了新的问题，在我用python读取的时候

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import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('test.mat')

提示我一个错误

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NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

在百度后，得知需要使用h5py库来进行读取

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# 安装h5py
pip install h5py

而对于python读取h5py有一点需要注意：读取入python后，该数组会转置，例如x->(4,3,2) 读取后会变成(2,3,4)

解决方法1、在python中进行转置；2、在matlab进行转置 （均使用permute来进行转置）

h5py dataset编写

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class Hdf5DataSet(Dataset):
    def __init__(self, data_name, y_name, dataset_data_path, dataset_y_path):
        super(Hdf5DataSet, self).__init__()
        with h5py.File(dataset_data_path, 'r') as f:
              self.length = len(f[data_name])   # to get the length, do not load 
        self.dataset_data_path = dataset_data_path
        self.dataset_y_path    = dataset_y_path
        self.data_name         = data_name
        self.y_name            = y_name

    def __len__(self):
        return self.length

    def open_data_hdf5(self):
        self.data_hdf5 = h5py.File(self.dataset_data_path, 'r')
        self.dataset_data = self.data_hdf5[self.data_name][:] # if you want dataset.
    def open_y_hdf5(self):  
        self.y_hdf5 = h5py.File(self.dataset_y_path, 'r')
        self.dataset_y = self.y_hdf5[self.y_name][:] # if you want dataset.

    def __getitem__(self, index):
        if not hasattr(self, 'data_hdf5'):
            self.open_data_hdf5()
        if not hasattr(self, 'y_hdf5'):
            self.open_y_hdf5()
        out_data = self.dataset_data[index] # Do loading here
        out_y = self.dataset_y[index]
        return out_data, out_y

dataset自制的话，需要重写 len 与 getitem 函数

此外， self.data_hdf5[self.data_name][:] 后面的[:] 是因为进行切片操作可以返回一个numpy数组，大大提高后续读取的效率