我找到了一种似乎可行的解决方案！
看一下： 用h5py增量写入hdf5 ！
为了将数据附加到特定数据集，必须首先在相应的轴上调整特定数据集的大小，然后在“旧” nparray的末尾附加新数据。
因此，解决方案如下所示：
with h5py.File('.\PreprocessedData.h5', 'a') as hf:
hf["X_train"].resize((hf["X_train"].shape[0] + X_train_data.shape[0]), axis = 0)
hf["X_train"][-X_train_data.shape[0]:] = X_train_data
hf["X_test"].resize((hf["X_test"].shape[0] + X_test_data.shape[0]), axis = 0)
hf["X_test"][-X_test_data.shape[0]:] = X_test_data
hf["Y_train"].resize((hf["Y_train"].shape[0] + Y_train_data.shape[0]), axis = 0)
hf["Y_train"][-Y_train_data.shape[0]:] = Y_train_data
hf["Y_test"].resize((hf["Y_test"].shape[0] + Y_test_data.shape[0]), axis = 0)
hf["Y_test"][-Y_test_data.shape[0]:] = Y_test_data
但是，请注意，您应该使用maxshape=(None,)创建数据集，例如
h5f.create_dataset('X_train', data=orig_data, compression="gzip", chunks=True, maxshape=(None,))
否则无法扩展数据集。
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我正在寻找一种使用Python（
h5py）将数据附加到.h5文件内的现有数据集的可能性。我的项目的简短介绍：我尝试使用医学图像数据来训练CNN。由于在将数据转换为NumPy数组的过程中大量数据和大量内存的使用，我需要将“转换”分为几个数据块：加载和预处理前100张医学图像，并将NumPy数组保存到hdf5文件，然后加载接下来的100个数据集并附加现有的
.h5文件，依此类推。现在，我尝试按以下方式存储前100个转换的NumPy数组：
可以看出，将转换后的NumPy数组分为四个不同的“组”，这些“组”存储在四个
hdf5数据集[X_train, X_test, Y_train, Y_test]。LoadIPV()函数执行医学图像数据的预处理。我的问题是我想将下100个NumPy数组存储到同一
.h5文件中，并存储到现有数据集中：这意味着我X_train现有的形状为[100, 512, 512, 9]X_train数据集[100, 512, 512, 9]和接下来的100个NumPy数组，使得X_train的形状为[200, 512, 512, 9]X_train[200, 512, 512, 9]。其他三个数据集X_test，Y_train和Y_test。