总体目标:我想在不适合内存的数据集上训练一个pytorch模型。
现在忘记我谈到了 pytorch，它归结为:从核心或内存映射中读取和写入大文件。
我找到了很多库，但我找不到一个可以让我进行多线程顺序读写的库。我想要做的是有多个线程附加到文件/数据帧(顺序无关紧要，无论如何都应该为下游应用程序洗牌)。然后在阅读时，我只需要顺序阅读(没有切片，没有索引)，但同样应该能够提供多个线程。
我发现/提出了以下解决方案:
csv:不是一个选项，因为存储 float 会导致精度损失(处理编码和转义也很糟糕)-
numpy.memmep: 您需要提前知道数组的大小，无论是对于读取还是写入，追加似乎都不简单。 -
dask:我找不到附加到数据框的方法，它总是在附加时创建一个新数据框，而且新数据框似乎没有文件支持。这看起来很适合阅读，但没有记录创建新的核心数据框。 -
xarray:再次没有关于如何写入文件支持的数据框的文档，而是文档说明重要的是要注意，当您修改数据集的值时，即使是链接到磁盘上的文件的值，也只有内存中的副本您正在修改 xarray 中的操作:磁盘上的原始文件从未被触及。所以这似乎不可能？ -
joblib: 同样的故事，阅读是，迭代写作不是。 -
blaze: 也没有行追加 -
vaex: 没有行追加。为什么‽
很高兴他们都支持脱离核心阅读，但我需要先以特定的文件格式获取它(写作)——我在这里错过了什么？
看来多线程写是个难题。不过就算单线程增量写，多线程读也已经不错了，但是好像没有库支持？
请您参考如下方法:
多线程顺序写入很容易出错。大多数系统通常更喜欢像 Parquet 这样的格式，这种格式允许它们将每个数据 block 写入不同的文件。
如果您想进行实际的并行顺序写入，您将不得不进行某种锁定，并且您可能需要依靠自己来构建更大的一体化系统。
