Наборы данных HDF5 для PyTorch

Классtorch.utils.data.DataLoaderзатем используется дляобразец из набора данныхзаранее определенным способом (например, вы можете перемешать набор данных случайным образом, выбрать размер пакета и т. д.). Основное преимущество (и магия) загрузки данных в PyTorch заключается в том, чтозагрузка данных может происходить параллельнобез необходимости когда-либо иметь дело с несколькими потоками и механизмами синхронизации. Это работает просто установив параметрnum_workersв конструкторе DataLoader на нужное количество потоков. В качестве примера использования классов Dataset и DataLoader в PyTorch, посмотрите на фрагмент кода ниже, показывающий, как использовать набор данных HDF5 в вашей программе. Мы рассмотрим, как на самом деле реализовать набор данных в следующем разделе.

ЛХДФ/ХДФ

Древесноволокнистая плита высокой плотности или ХДФ, современный высокоплотный материал. Этот материал получают при высокотемпературном прессовании измельченных древесных волокон деревьев хвойных пород. Такие панели по ряду характеристик лучше ДВП, а плотностью выше, чем у МДФ. Эти качества, позволяет использовать их в строительстве и изготовлении мебели, напольных покрытий, ламината.

ЛХДФ это лакированная древесноволокнистая плита высокой плотности. Основой для ЛХДФ служит базовая плита ХДФ, которая покрыта ультрафиолетовым декоративным лаком на водной основе. Поверхность этого материала устойчива к воздействию химических веществ и механическим ударам. Его применяют при оформлении интерьеров и для мебели.

ЛХДФ Кроношпан
ХДФ Кроношпан

Без сортировки
Сортировать по времени: новинки выше
Сортировать по алфавиту: от Я до А
Сортировать по цене: дешевые выше
Сортировать по цене: дорогие выше
Сортировать по популярности: по убыванию

24 На страницу
48 На страницу
96 На страницу

Формат файла HDF5

Файл HDF5 состоит издва основных типа объектов:Наборы данных и группы. Наборы данных – это многомерные массивы однородного типа, такие как 8-разрядные целые числа без знака или 32-разрядные числа с плавающей запятой. Группы, с другой стороны, представляют собой иерархические структуры, предназначенные для хранения наборов данных или других групп, создающих иерархию наборов данных в виде файловой системы. Кроме того, группы и наборы данных могут иметь метаданные в форме пользовательских атрибутов, прикрепленных к ним.

Python поддерживает формат HDF5, используя h5pyпакет, Этот пакет содержит встроенный API-интерфейс HDF C и поддерживает практически все функциональные возможности формата, включая чтение и запись файлов HDF5.

Если вам нужно просмотреть или отредактировать файлы HDF5 в визуальном редакторе, вы можете скачать официальную HDFView применение, Приложение поддерживает просмотр наборов данных различных форматов в табличной форме или в виде изображения. Кроме того, он позволяет редактировать файл путем создания новых групп и наборов данных, а также переименования и перемещения существующих.

Наборы данных PyTorch

Для эффективной загрузки ваших данных в PyTorch, PyTorch требует, чтобы вы написали свой собственныйDatasetкласс (или использовать один из предопределенных). Это достигается путем наследования отtorch.utils.data.Datasetпереопределяяфункции __len__(чтобы вызывающая функция len () в наборе данных возвращала длину набора данных) и__getitem__(чтобы включить индексацию).

Классtorch.utils.data.DataLoaderзатем используется дляобразец из набора данныхзаранее определенным способом (например, вы можете перемешать набор данных случайным образом, выбрать размер пакета и т. д.). Основное преимущество (и магия) загрузки данных в PyTorch заключается в том, чтозагрузка данных может происходить параллельнобез необходимости когда-либо иметь дело с несколькими потоками и механизмами синхронизации. Это работает просто установив параметрnum_workersв конструкторе DataLoader на нужное количество потоков. В качестве примера использования классов Dataset и DataLoader в PyTorch, посмотрите на фрагмент кода ниже, показывающий, как использовать набор данных HDF5 в вашей программе. Мы рассмотрим, как на самом деле реализовать набор данных в следующем разделе.

Класс набора данных HDF5

Я разработал класс набора данных HDF5 с несколькими целями:

Используйте папки (включая подпапки), содержащие файлы HDF5, в качестве источника данных,
поддерживать простую иерархию групп HDF5 в наборе данных,
включить отложенную загрузку данных (т.е. по запросу DataLoader), чтобы разрешить работу с наборами данных, которые не помещаются в память,
поддерживать кеш данных для ускорения процесса загрузки данных, и
разрешить пользовательские преобразования данных.

Я решил применить к набору данных простую структуру, состоящую из отдельных наборов данных, помещаемых в отдельные группы, например:

Это отражает обычную структуру данных для многих задач машинного обучения. Обычно в каждой группе есть один набор данных, содержащий данные, и один или несколько наборов данных, содержащих метки. Например, набор данных для сегментации изображения может состоять из сегментируемого изображения (один набор данных), а также сегментации основного тона (другой набор данных). Они помещаются в группу, чтобы определить, какие метки принадлежат каким данным. Кроме того, семантические иерархии более высокого уровня могут создаваться путем помещения данных разных типов в разные файлы HDF5 (например, сегментации, выполняемые разными пользователями).

Без дальнейших церемоний, вот фактический код:

Как вы можете видеть, набор данных инициализируется путем поиска всех файлов HDF5 в каталоге (и подкаталогах) и создается структура data_info, содержащая информацию о каждом фрагменте данных, например, из какого файла он поступает, какого типа он имеет («данные» или «метка» в этом примере, но вы можете определить другие) и его форму. Форма часто полезна для определения размера набора данных, поэтому она является важной информацией для хранения. Кроме того, для каждого чанка мы также храним его индекс кэша данных. Индекс равен ≥0, если данные в данный момент загружены, и -1, если мы еще не загрузили его.

Если DataLoader теперь запрашивает некоторые данные,__getitem__вызывается функция, которая в свою очередь вызываетполучить данныефункция Обратите внимание, что мы не можем просто индексировать некоторый массив здесь, потому что сначала мы должны убедиться, что данные действительно находятся в памяти. Вполучить данныеПоэтому мы ищем кеш, чтобы найти данные, или, если его нет в кеше, загружаем его и возвращаем вызывающему. Это происходит в функции _load_data, которая выполняет две функции: загружает данные и добавляет их в кеш, а также удаляет случайный кусок данных из кеша, еслиdata_cache_sizeбыл превышен.

После получения данных они должны быть преобразованы в соответствии с преобразованием, указанным вами в конструкторе, и преобразованы в тип torch.Tensor.

Вывод

В этом посте я представил простой, но мощный класс наборов данных HDF5, который вы можете использовать для загрузки наборов данных HDF5 в PyTorch. Я надеюсь, что это будет полезно для вас. Если у вас есть какие-либо вопросы или дополнительные предложения, не стесняйтесь оставить комментарий ниже.

Основы ХДФ

Плита ХДФ представляет собой материал, который изготавливается из спрессованных мелких древесных волокон. Они спрессовываются под давлением и выпускаются толщиной 3-4 мм. Плотность ХДФ плиты составляет от 800 до 1100 кг/м 3 . Они обладают довольно высокой плотностью, что делает их идеальной основой для ламината. По сути это более прочный и плотный вариант.

Размер ламинированного листа ХДФ зависит от его плотности. Плита ХДФ 3 мм обычно имеет формат 2800 на 2070 или 2440 на 1830. Другие размеры листа ХДФ плиты можно получить на заказ.

Особенность ламинированной плиты ХДФ в том, что ее поверхность легко обрабатывается. Можно создать любой декор, покрасить материал в любой тон.

Ламинат Egger также сделан на ее основе: EGGER HDF Swell barrier+, HDF Aqua+ и UWF. Такие плиты ХДФ для пола обеспечивают высокую водонепроницаемость, а также надежно защищены от разбухания панелей из-за попадания влаги внутрь. Напольное покрытие прослужит долго даже при регулярной влажной уборке.

Производство ХДФ

В интернете можно найти информацию: плотность листа ХДФ 3 мм для пола с фото, их особенности, технологию производства и т.д. Ламинат на основе ХДФ получается прочным и долговечным. Материалом для изготовления основы служит технологическая щепа. Все материалы проходят сертификацию PEFC.

В отличие от ДСП, где используется клей для фиксации волокон, ламинированные ХДФ плиты для пола делаются на основе смол. Это более безопасно для здоровья и обеспечивает высокую прочность материала.

Изготовление проводится в несколько этапов:

Обработка паром. Стружка тщательно измельчается, промывается, а затем обрабатывается паром высокой температуры, чтобы она измельчилась на волокна. Твердая древесина после подобной обработки превращается в субстанцию, напоминающую клей. Волокна при этом легко отделяются друг от друга.
Измельчение в рафинере. Древесина после распаривания помещается в специальное разматывающее устройство. На выходе получается горячая однородная масса.
Добавление отвердителя и связующего вещества. В готовую субстанцию добавляют специальные смолы, которые связывают отдельные волокна, а затем и отвердитель, чтобы получить прочный материал.
Просушивание и удаление посторонних частиц. Чтобы материал хорошо прессовался, его просушивают до содержания влаги – 8-15%, а затем с помощью специального устройства удаляют посторонние частицы и более крупные комки.
Формирование ковра. Готовая масса выравнивается и формируется таким образом, чтобы все пустоты были заполнены. Затем используется техника холодного прессования, которая позволяет удалить воздух между волокнами древесины.
Обрезка. Кромка обрезается, плита выравнивается. На этом же этапе проводится контроль качества, чтобы отправить обрезки снова в переработку.
Прессование. На этом этапе проводится формирование плиты с помощью пресса для более прочного склеивания волокон.
Охлаждение. Этап охлаждения плиты может длиться до 3 суток. За это время она полностью отвердевает.
Обработка. Готовое изделие шлифуют и в таком виде упаковывают. Но чаще всего проводится дополнительная обработка, которая заключается в покрытии лаком и ламинировании.

Стабильность размеров ХДФ плиты и высокая прочность являются основными преимуществами материала.

Виды ХДФ

В интернете можно узнать, какие бывают ХДФ плиты, что это такое с фото. Этот листовой материал в продаже можно найти в 3 разновидностях:

Шлифованный. Такие виды чаще всего применяют при производстве мебели. Готовые спрессованные листы ничем не покрывают, а просто шлифуют до такого состояния, чтобы его легко можно было покрасить или обработать другими способами. Они могут шлифоваться как с одной, так и с двух сторон.
Декорированные. На такую основу наносят несколько слоев лака. С помощью специальных средств можно создать рисунок натурального дерева. Декорированное изделие может быть кашированным и ламинированным. Второй вариант считается более прочным и износостойким. Также в качестве декора может использоваться фотопечать, жаропрочное покрытие или же перфорирование. Листы с перфорацией чаще применяются для создания экрана батареи.
Ламинированные. Ламинированные плиты являются основой для паркетных досок, а также их применяют для отделки межкомнатных дверей и кухонных фартуков. Ламинирование защищает древесный материал от попадания влаги, поэтому такой вариант является наиболее подходящим для покрытий, которые необходимо периодически мыть.

Вне зависимости от вида они являются достаточно прочными, стойкими к истираниям, долго служат. При наличии специальных покрытий изделия могут приобретать стойкость к агрессивным средам. Общие характеристики близки к натуральному дереву, в сети без труда можно уточнить плотность листа ХДФ 3 мм с фото.

Где применяются ХДФ основы?

Существует несколько вариантов, для чего плита ХДФ 3 мм может использоваться. Его применяют для отделки помещений, создания мебели. Чаще всего листы используются в следующих целях:

Создание напольного покрытия. Листы служат основой, на которую уже укладывают паркет, ковролин или другое покрытие. Плиты позволяют создать новый пол без демонтажа старых досок.
Облицовка стен. Изделия позволяют создать ровную поверхность стены. Часто такая облицовка используется в коридорах или офисных помещениях.
Создание перегородок. Это более подходящий вариант для установки перегородки, чем гипсокартон, так как он более прочный и не вибрирует.
Подвесные потолки. Для их создания нужно приобрести материал с толщиной не более 2,5 мм. Подобный потолок можно обклеить обоями ли покрасить в любой цвет для создания необычного интерьера.
Межкомнатные двери. В отличие пластика материал более экологичный и при этом весит меньше, чем натуральное дерево, не уступая ему по качественным характеристикам. Благодаря тому, что материал легко обрабатывается, изготовить межкомнатные двери можно и самостоятельно.

Изделия долго служат и не требуют сложного ухода. Однако поверхность необходимо содержать в чистоте и не использовать агрессивные чистящие средства.