如何將訓練集所有圖片的路徑信息寫入Pandas dataframe存成HDF5文件

最近在跑一個用GAN做圖片壓縮的網絡，訓練測試驗證集的信息都需要封裝成HDF5文件，因此記錄一下供自己參考。我需要訓練自己的數據集，因此要寫一個新的HDF5。

工程的指導上寫的是：

In each case, you will need to create a Pandas dataframe containing a single column: path, which holds the absolute/relative path to the images. This should be saved as a HDF5 file。

打印了一下已有的cityscapes_paths_test.h5，顯示如下：

因爲我加了語義的mask，打算使用cGAN，所以需要再加一列語義的label路徑。（You will need to download the gtFine dataset of annotation maps and append a separate column semantic_map_paths to the Pandas dataframe pointing to the corresponding images from the gtFine dataset.）

代碼如下：

import glob
import os
import pandas as pd

img_path = ''   #圖片路徑
map_path = ''   #語義label路徑

i_paths = glob.glob(os.path.join(img_path,'*.png'))
i_paths.sort()
map_paths = glob.glob(os.path.join(map_path,'*.png'))
map_paths.sort()
d = {'semantic_map_paths': map_paths}
df = pd.DataFrame(data=d)  #生成dataframe
df.insert(0,'path',i_paths) #加入一列
#print(df)
df.to_hdf('kitti_paths_train.h5', key='test') #轉存爲h5文件

然後讀取看看格式：

f = pd.read_hdf('kitti_paths_train.h5')
print(f)

封裝成功。