ファイル形式またはアプリケーション用のデータストアの選択

データストアとは、大きすぎてメモリに収まらないデータのコレクションを格納したリポジトリです。それぞれのファイル形式やアプリケーションでは、サポートされるデータ型やアプリケーションの種類に関係する特性をもった、異なる種類のデータストアが使用されます。MATLAB^® には、Excel^® ファイルなどの標準的なファイル形式用のデータストアや、深層学習などの特定のアプリケーション用のデータストアが備わっています。既存のデータストアに加え、データが独自の形式になっている場合は、カスタムデータストアフレームワークを使用してカスタマイズされたデータストアを開発できます。

標準ファイル形式用のデータストア

標準ファイル形式のデータのコレクションでは、以下のオプションのいずれかを使用してください。

データストア	説明
`TabularTextDatastore`	CSV ファイルなど、列方向のデータを含むテキストファイル
`SpreadsheetDatastore`	`.xlsx` など、サポートされている Excel 形式をもつスプレッドシートファイル
`ImageDatastore`	JPEG や PNG など、`imread` によってサポートされる形式を含むイメージファイル
`ParquetDatastore`	列方向データを含む Parquet ファイル
`FileDatastore`	非標準ファイル形式のファイルカスタムファイルの読み取り関数が必要

既存のデータストアの変換または結合。

データストア	説明
`CombinedDatastore`	複数の基となるデータストアから読み取ったデータを結合するためのデータストア
`SequentialDatastore`	複数の基となるデータストアからの、データの順次読み取り
`TransformedDatastore`	基となるデータストアを変換するためのデータストア

MapReduce および tall 配列と統合されるデータストア。

データストア	説明
`KeyValueDatastore`	`mapreduce` の入力または出力であるキーと値のペアのデータ
`TallDatastore`	`tall` 配列のチェックポイントのデータストア

特定のアプリケーション用のデータストア

アプリケーションに基づいて、以下のデータストアのいずれかを使用してください。

アプリケーション	データストア	説明	必要なツールボックス
Simulink モデルのデータ	`SimulationDatastore` (Simulink)	Simulink^® モデルで使用するシミュレーション入出力データ用のデータストア	Simulink
シミュレーションアンサンブルと予知保全のデータ	`simulationEnsembleDatastore` (Predictive Maintenance Toolbox)	シミュレーションアンサンブルデータを管理するためのデータストア	Predictive Maintenance Toolbox™
シミュレーションアンサンブルと予知保全のデータ	`fileEnsembleDatastore` (Predictive Maintenance Toolbox)	アンサンブルデータをカスタムファイル形式で管理するためのデータストア	Predictive Maintenance Toolbox
測定データ形式 (MDF) ファイル	`mdfDatastore` (Vehicle Network Toolbox)	MDF ファイルのコレクション用のデータストア	Vehicle Network Toolbox™
測定データ形式 (MDF) ファイル	`mdfDatastore` (Powertrain Blockset)	MDF ファイルのコレクション用のデータストア	Powertrain Blockset™
深層学習イメージデータまたはシーケンスデータの前処理用のデータストア	`pixelLabelDatastore` (Computer Vision Toolbox)	ピクセルラベルデータ用のデータストア	Computer Vision Toolbox™ および Deep Learning Toolbox™
	`pixelLabelImageDatastore` (Computer Vision Toolbox)	セマンティックセグメンテーションネットワークの学習用のデータストアデータストアは非確定的	Computer Vision Toolbox および Deep Learning Toolbox
	`boxLabelDatastore` (Computer Vision Toolbox)	境界ボックスラベルのデータ用のデータストア	Computer Vision Toolbox および Deep Learning Toolbox
	`signalDatastore` (Signal Processing Toolbox)	信号ファイルのコレクション用のデータストア	Signal Processing Toolbox™ および Deep Learning Toolbox
	`randomPatchExtractionDatastore` (Image Processing Toolbox)	イメージまたはピクセルラベルイメージからランダムパッチを抽出するためのデータストアデータストアは非確定的	Image Processing Toolbox™ および Deep Learning Toolbox
	`denoisingImageDatastore` (Image Processing Toolbox)	イメージのノイズ除去を行うディープニューラルネットワークの学習用データストアデータストアは非確定的	Image Processing Toolbox および Deep Learning Toolbox
	`augmentedImageDatastore` (Deep Learning Toolbox)	学習イメージのサイズ変更と拡張用のデータストアデータストアは非確定的	Deep Learning Toolbox
オーディオデータ	`audioDatastore` (Audio Toolbox)	オーディオファイルコレクション用のデータストア	Audio Toolbox™
メモリに収まらないイメージデータ	`blockedImageDatastore` (Image Processing Toolbox)	大きすぎてメモリに収まらない単一イメージの複数ブロックを管理するデータストア	Image Processing Toolbox
データベースのデータ	`databaseDatastore` (Database Toolbox)	リレーショナルデータベースのデータコレクション用のデータストア	Database Toolbox™

カスタムファイル形式

カスタムファイル形式のデータのコレクションでは、個々のファイルがメモリに収まる場合、FileDatastore をカスタムファイルの読み取り関数とともに使用します。そうでない場合は、matlab.io.Datastore クラスを使用して、カスタムデータまたは独自のデータ用に完全にカスタマイズした独自のデータストアを開発します。カスタムデータストアの開発を参照してください。

非確定的なデータストア

関数 read の呼び出し後、関数 reset の呼び出しに対して厳密に同じデータを返さないデータストアは、非確定的なデータストアです。tall 配列、mapreduce、またはデータを複数回読み取る必要がある他のコードでは、非確定的なデータストアを使用しないでください。

アプリケーションによっては、拡張や変換がランダムに行われるデータが必要です。たとえば、深層学習アプリケーションの augmentedImageDatastore (Deep Learning Toolbox) データストアは、ランダム化された前処理操作によって学習イメージデータを拡張しており、ネットワークによる過適合と学習イメージの正確な細部の記憶を防止する上で役立ちます。このデータストアの出力は、reset の呼び出しの後に read 操作を実行するたびに異なったものとなります。

参考