matlab Mat73要花很长时间

50pmv0ei 于 2023-02-13 发布在 Matlab

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我正在使用mat73打开远程服务器上的mat文件，平均大小约为1GB。当我在本地运行这些文件时，它会在〈10秒内加载文件，但当我通过远程连接运行这些文件时，文件加载永远不会〉2分钟。知道为什么会发生这种情况吗？是远程连接的问题吗？
我重新设置了conda env，删除了mat73和dependecies，也尝试了只用h5py打开，但是没有成功。
我尝试过的：测试是否是网络连接速度问题：我在群集上运行了speeftestCLI，恢复了750兆位/秒、850兆位/秒（down/up）.在15ish分钟内下载了10GB的数据。当在本地运行mat73和h5py时，一个2GB的文件将分别需要7s/0. 5s。当在我的远程连接到vscode上运行它时，笔记本花了70多分钟（我不得不停止它，看起来它不工作）。我相信这可能是一个jupyter/python/环境的问题。我重新安装了所有的东西。尝试python 3.9和3.10。似乎没有什么能解决我的问题。
我已经把问题缩小到mat73或者它的h5py依赖。当运行h5py.File（'my file.mat '）或者mat73.loadmat（'my file.mat'）时，我得到一个无限循环，什么也没发生。我已经在一个非常小的. mat文件上尝试了这两个函数（尽管没有保存为mat7.3），也花了很长时间。我相信这可能是软件包的问题。

matlab

来源：https://stackoverflow.com/questions/75389309/mat73-is-taking-forever

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按热度按时间

cwtwac6a1#

在诊断这类问题时，更容易（通常也更快）的方法是从一些有效的东西开始，然后从那里扩展。这里有一个非常简单的脚本，用h5py创建一个小的HDF5文件，关闭它，然后重新打开。远程运行它。它应该会立即运行。

import h5py
with h5py.File('SO_75389309.h5','w') as h5w:
    l1 = [i for i in range(100)]
    h5w.create_dataset('test1',data=l1)   
with h5py.File('SO_75389309.h5') as h5r:
    print(h5r['test1'].shape, h5r['test1'].dtype)

输出应为：

(100,) int32

如果成功，请继续使用更大的文件大小进行测试。增加range()以创建更大的列表（或使用np.array）并创建更多的数据集（例如，"test2"、"test3"等）。目标是创建一个复制性能瓶颈的大型HDF5文件。
如果这个小例子运行得不快，那么远程配置中可能有问题（笔记本电脑、包版本或者服务器上的虚拟示例），这将很难诊断。你说你试过Python 3.9和3.10。你使用的是什么包版本？你可以通过以下方式获得它们：

import h5py
print(h5py.__version__)

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