我正在关注此存储库（https://github.com/gitlimlab/SSGAN-Tensorflow）并尝试使用我自己的数据集。如前所述
将您的数据存储为h5py文件数据集/ YOUR_DATASET / data.hy和每个 数据点包含
'image'：具有形状[h，w，c]，其中c是 通道数量（灰度图像：1，彩色图像：3）
'标签'： 表示为单热矢量
我找不到有助于创建具有相同扩展名data.hy的文件的内容，但我尝试按照h5py上的主要教程进行操作：
import h5py
f = h5py.File("dataset.hy", "w")
dataset = f.create_dataset("default", shape=(3,10)) #I have ten classes
但是为了检查初始化是否正确，我打印了datatset[0]，它提供了以下输出
In [7]: dataset.shape
Out[7]: (3, 10)
In [8]: dataset[0]
Out[8]: array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)
这显然意味着我没有正确地对数据集进行整形，但我不知道如何修复它。 我知道h5py跟numpy一样，但不确定如何解决这个问题。
编辑： 我想要做的是修复数据集的形状，使每个点有两列，每列有一个具有不同数量元素的一维向量，例如
[[h,w,c],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]]