我正在尝试在 Windows 10 和 pycharm 上的 conda 环境中使用我的代码运行其他人的神经网络学习模型。但是当
<块引用>
我正在尝试保存 tensorflow yolov4 模型，但它生成 <strong>OSError: Unable to create file (unable to open file: na
我正在尝试将测量属性保存在 HDF5 文件中。我花了很多时间处理使用格式制作的文件，其中在单个属性
我使用 pandas <code>to_hdf</code> 函数不小心删除了表“customers”，我使用了 <code>append=True</code> 而不是使用 <
我有许多 <em>HDF5</em> 文件，我想将这些文件中的数据转换为 <em>JPG</em> 或 <em>PNG</em> 格式。
这是我的 <a hr
我已经创建了 200 个 H5PY 文件作为神经网络的训练数据。问题是加载的文件已达到我的内存可以处理的极
我有 <code>torch.tensors</code> 需要保存到磁盘，因为它们是大文件并且会消耗所有内存。
我是 h5py 的
<pre><code>import sys
#import datetime as dt
import numpy as np
import pandas as pd
from pylab import plt
plt.style.use('ggplot')
im
我正在使用 <a href="https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database" rel="nofollow noreferrer">COVID-19 Radiograp
<ul>
<li>Python 3.8</li>
<li>h5py 2.10.0</li>
<li>Windows 10</li>
</ul>
我发现当使用除“r”以外的任何其他模式时，属
我正在开发一个程序，我需要快速更改多个文件的属性，但我遇到了一个问题，调用 <code>attrs.modify</code>
我想训练一个神经网络，我使用 Python (3.6.9) 和 Tensorflow (2.4.0)，但我的问题是我的数据集太大而无法存储
我正在尝试使用以下代码在 Python 中打开一个 HDF5 文件：
<pre><code>with h5py.File('example.hdf5', 'r&#
我有两个具有相同结构的 HDF5 文件，每个文件都存储一个相同形状的矩阵。我需要创建第三个 HDF5 文件
<pre><code> import pandas as pd
import numpy as np
from Bio import*
from Bio import SeqIO
import time
import h5py
def vectorizeSeq
我有以下 HDF5 文件，我可以在数据中提取列表 ['model_cints']，但是，我不知道如何在列表数据中显示数据
我正在尝试使用以下代码为多标签文本分类创建 BertForSequenceClassification 模型的实例
<pre><code>model = Bert
我在本地训练 keras 模型并保存 *.h5 权重。模型在本地正确运行。当我通过 <code>*.h5</code> 将 <code>gcloud</cod
我有一个 <code>h5py</code> 文件，其中包含有关数据集的信息。数据集中有 <code>n</code> 项和 <code>k</code> 键
我想知道在 HDF5 中是否可以将物理单位与复合数据类型的组件一起存储？
举个例子，考虑地理坐标
