H5Py 和存储

Question

我正在编写一些代码，需要将一个非常大的 numpy 数组保存到内存中。numpy 数组实际上太大了，以至于我无法一次将其全部加载到内存中。但我可以分块计算数组。即我的代码看起来像：

for i in np.arange(numberOfChunks):

   myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:] = #... do some calculation

由于我不能myArray一次全部加载到内存中，我想一次将它保存到一个“块”的文件中。即我想做这样的事情：

for i in np.arange(numberOfChunks):

   myArrayChunk = #... do some calculation to obtain chunk

   saveToFile(myArrayChunk, indicesInFile=[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:], filename)

我知道这可以做到，h5py但我有点困惑如何做到这一点。我目前的理解是我可以这样做：

import h5py

# Make the file

h5py_file = h5py.File(filename, "a")

# Tell it we are going to store a dataset

myArray = h5py_file.create_dataset("myArray", myArrayDimensions, compression="gzip")

for i in np.arange(numberOfChunks):

   myArrayChunk = #... do some calculation to obtain chunk

   myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:] = myArrayChunk

但这就是我变得有点困惑的地方。我已经读过，如果你h5py像我写的那样索引一个数据类型myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:]，那么这部分myArray现在已经被读入内存。所以可以肯定的是，在我上面的循环结束时，我现在还没有全部myArray记住吗？这如何拯救了我的记忆？

同样，稍后，我想一次将一个块读入我的文件，做进一步的计算。即我想做类似的事情：

import h5py

# Read in the file

h5py_file = h5py.File(filename, "a")

# Read in myArray

myArray = h5py_file['myArray']

for i in np.arange(numberOfChunks):

   # Read in chunk

   myArrayChunk = myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:]

   # ... Do some calculation on myArrayChunk

但是到这个循环结束时，整个myArray现在都在记忆中了吗？我对何时myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:]在内存中以及何时不在内存中感到有些困惑。请有人解释一下。

Answer 1

你有基本的想法。说“保存到内存”时要小心。NumPy 数组保存在内存 (RAM) 中。HDF5 数据保存在磁盘上（而不是内存/RAM！），然后访问（使用的内存取决于您的访问方式）。在第一步中，您将创建数据块并将其写入磁盘。在第二步中，您将分块访问磁盘中的数据。最后提供的工作示例。使用h5py2 种读取数据的方式读取数据时：返回 NumPy 数组：myArrayNP = myArray[:,:,:]返回 h5py 数据集对象，其操作类似于 NumPy 数组：myArrayDS = myArray区别：h5py 数据集对象不会一次全部读入内存。然后，您可以根据需要对它们进行切片。从上面继续，这是获取数据子集的有效操作：myArrayChunkNP = myArrayDS[i*chunkSize):(i+1)*chunkSize),:,:]我的示例还纠正了块大小增量方程中的 1 个小错误。你有：myArray[(i*chunkSize):(i*(chunkSize+1)),:,:] = myArrayChunk你想要：myArray[(i*chunkSize):(i+1)*chunkSize),:,:] = myArrayChunk工作示例（写入和读取）：import h5pyimport numpy as np# Make the filewith h5py.File("SO_61173314.h5", "w") as h5w:    numberOfChunks = 3    chunkSize = 4    print( 'WRITING %d chunks with w/ chunkSize=%d ' % (numberOfChunks,chunkSize) )    # Write dataset to disk    h5Array = h5w.create_dataset("myArray", (numberOfChunks*chunkSize,2,2), compression="gzip")    for i in range(numberOfChunks):       h5ArrayChunk = np.random.random(chunkSize*2*2).reshape(chunkSize,2,2)       print (h5ArrayChunk)       h5Array[(i*chunkSize):((i+1)*chunkSize),:,:] = h5ArrayChunkwith h5py.File("SO_61173314.h5", "r") as h5r:    print( '/nREADING %d chunks with w/ chunkSize=%d/n' % (numberOfChunks,chunkSize) )    # Access myArray dataset - Note: This is NOT a NumpPy array    myArray = h5r['myArray']    for i in range(numberOfChunks):       # Read a chunk into memory (as a NumPy array)       myArrayChunk = myArray[(i*chunkSize):((i+1)*chunkSize),:,:]       # ... Do some calculation on myArrayChunk         print (myArrayChunk)