在使用Matlab对数据进行预处理时，遇到了内存不足的问题，因为数据量太大，在处理完成以前内存已经爆满。如果使用Matlab的.m文件对文件进行存储的话，则需要将数据分割成多个文件，对后续的处理造成了不便。HDF5文件则是一种灵活的文件存储格式，有一个最大的好处就是在Matlab的处理过程中可以对它进行扩展写入，也就是说不是所有数据处理完以后一次写入，而是边处理边写入，极大的降低了对系统内存的要求。
HDF5文件类似与一个文件系统，使用这个文件本身就可以对数据集（dataset）进行管理。例如下图所示，HDF5文件中的数据集皆存储根目录/，在根目录下存在多个group，这样一些group类似与文件系统的文件夹，在它们可以存储别的group，也可以存储数据集。
对于每一个dataset 而言，除了数据本身之外，这个数据集还会有很多的属性 attribute,。在hdf5中，还同时支持存储数据集对应的属性信息，所有的属性信息的集合就叫做metadata;
使用Matlab创建HDF5文件的函数是h5create，使用如下：
h5create(filename,datasetname,[30, 30 , 3, inf],'Datatype','single','ChunkSize',[30,30,3,1000])
filename为h5文件的文件名（不知道什么问题，在我的电脑上使用时，这个函数无法指定路径）。
datasetname则为数据集的名字，数据集名称必须以/开头，比如/G。
[30,30,3,inf]位数据集的大小，比如我的数据集为30x30大小的彩色图像，并且我希望数量能够扩展，那么就可以指定最后以为度为inf，以表示数量不限。
Datatype为数据类型
ChunkSize为数据存储的最小分块，为了让数据能够具有扩展性，所以为新来的数据分配一定的空间大小，对于一个非常大的数据，这个值设置大一点比较好，这样分块就会少一点。比如我的数据集中，30x30大小的彩色图像大概有10万个左右，那么1000个存储在一起较为合适，则chunksize设置为：[30,30,3,1000]。
在创建了hdf5文件和数据集以后，则可以对数据集进行写操作以扩展里面的数据。使用Matlab写入HDF5文件的函数是h5write，使用如下：
h5write(fileName,datasetName,data,start,count);
fileName: hdf5文件名
datasetName:数据集名称，比如/Gdata:需要写入的数据，数据的维度应该与创建时一致，比如，设置的数据集大小为[30,30,3,inf]，那么这里的data的前三个维度就应该是[30, 30, 3]，而最后一个维度则是自由的
start:数据存储的起点，如果是第一次存，则应该为[1, 1, 1, 1]（注意数据维度的一致性），如果这次存了10000个样本，也就是[30,30,3,10000]，那么第二次存储的时候起点就应该为[1,1,1,10001]
count存储数据的个数，同样要根据维度来（其实就是数据的维度），这里为[30,30,3,10000]
Matlab中可以使用h5info函数来读取HDF5文件的信息：
fileInfo = h5info(fileName);
然后通过解析fileInfo结构，则可以得到HDF5文件中的数据集名称、数据集大小等等必要信息。
Matlab中可以使用h5read函数来读取HDF5文件：
data = h5read(filename,datasetname,start,count)
filename：HDF5文件文件名
datasetname：数据集名称
start：从数据集中取数据的其实位置
count：取的数据数量
还是以上面的30x30的彩色图像为例，如果每次需要取1000个，那么第一次取时，start应该设置为[1, 1, 1, 1] ，count设置为：[30, 30 ,3 1000]。第二次取值时，start则应该设置为[1, 1, 1, 1001]，count则设置为：[30, 30, 3, 1000]。
