hdf5-1.10.4

HDF5是一种全新的分层数据格式产品，由数据格式规范和支持库实现组成。HDF5旨在解决较旧的HDF产品的一些限制，满足现代系统和应用需求。最新hdf5-1.10.4，在安装caffe时可能会用到。

/* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
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/*
 *   This example shows how to read data from a chunked dataset.
 *   We will read from the file created by extend.cpp
 */

#ifdef OLD_HEADER_FILENAME
#include 
#else
#include 
#endif
using std::cout;
using std::endl;

#include 
#include “H5Cpp.h“
using namespace H5;

const H5std_string FILE_NAME（ “SDSextendible.h5“ ）;
const H5std_string DATASET_NAME（ “ExtendibleArray“ ）;
const int      NX = 10;
const int      NY = 5;
const int      RANK = 2;
const int      RANKC = 1;

int main （void）
{
    hsize_t	i j;

    // Try block to detect exceptions raised by any of the calls inside it
    try
    {
	/*
	 * Turn off the auto-printing when failure occurs so that we can
	 * handle the errors appropriately
	 */
	Exception::dontPrint（）;

	/*
	 * Open the file and the dataset.
	 */
	H5File file（ FILE_NAME H5F_ACC_RDONLY ）;
	DataSet dataset = file.openDataSet（ DATASET_NAME ）;

	/*
	 * Get filespace for rank and dimension
	 */
	DataSpace filespace = dataset.getSpace（）;

	/*
	 * Get number of dimensions in the file dataspace
	 */
	int rank = filespace.getSimpleExtentNdims（）;

	/*
	 * Get and print the dimension sizes of the file dataspace
	 */
	hsize_t dims[2]; 	// dataset dimensions
	rank = filespace.getSimpleExtentDims（ dims ）;
	cout << “dataset rank = “ << rank << “ dimensions “
	     << （unsigned long）（dims[0]） << “ x “
	     << （unsigned long）（dims[1]） << endl;

	/*
	 * Define the memory space to read dataset.
	 */
	DataSpace mspace1（RANK dims）;

	/*
	 * Read dataset back and display.
	 */
	int data_out[NX][NY];  // buffer for dataset to be read
	dataset.read（ data_out PredType::NATIVE_INT mspace1 filespace ）;

	cout << “\n“;
	cout << “Dataset: \n“;
	for （j = 0; j < dims[0]; j++）
	{
	    for （i = 0; i < dims[1]; i++）
		cout << data_out[j][i] << “ “;
	    cout << endl;
	}

	/*
	 *	    dataset rank 2 dimensions 10 x 5
	 *	    chunk rank 2 dimensions 2 x 5

	 *	    Dataset:
	 *	    1 1 1 3 3
	 *	    1 1 1 3 3
	 *	    1 1 1 0 0
	 *	    2 0 0 0 0
	 *	    2 0 0 0 0
	 *	    2 0 0 0 0
	 *