Il
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> On 17/nov/2014, at 12:39, enrico franchi <enrico.fran...@gmail.com> wrote:
>
> 2014-11-17 11:32 GMT+00:00 Marco Ippolito <ippolito.ma...@gmail.com>:
>>
>> Resta da capire allora come mai i tipi di Theano:
>> http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html
>>
>> usano e consigliano il formato pickle.
>
> 1. Cerca se da qualche parte lo spiegano (il perche' *loro* lo consigliano
> puo' essere spiegato solo da loro)
> 2. Magari pensano sia piu' semplice
> 3. Magari hanno uno use case, potenzialmente diverso dal tuo, per cui gli
> viene comodo
> 4. Magari hanno iniziato cosi' e sono andati avanti cosi' senza nessun motivo
> specifico
> 5. Magari pensano che sia didatticamente piu' utile(?)/semplice(?)
>
> Come ogni fonte su Internet, non e' "il modo giusto", a meno che non ti
> spieghino in modo accurato quali siano i pro e i contro, quello che scrivano
> e' corretto, e tu rientri nel loro stesso use-case.
Non potrei essere più d'accordo!!
>
> Personalmente, se devi spesso lavorare con matrici grosse su disco io
> valuterei anche usare oggettini come pytables e/o PyHDF5 o come cavolo si
> chiama. Potenziale flame su quale sia meglio... ancora una volta, bisogna
> capire quale sia il tuo use-case.
Aggiungo: sono due soluzioni per lo stesso formato di gilè:hdf5
In generale, Il formato è particolarmente adatto a dati strutturati in qualche
modo, magari con una qualche specie di gerarchia.
Da quello che intuisco, Il vantaggio che avresti è quello di avere un formato
di salvataggio efficiente e facilmente comprimibile ( facile nel senso che
esistono già delle funzioni integrate per il salvataggio compresso).
In ogni caso, compressione a parte, se il tuo UC è quello di singola matrice,
molto grande, IMHO la serializzazione di numpy è quello che ti serve.. Oppure
tenta la strada di `memmap`
HTH
--
Valerio
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