В чем разница между двумя способами доступа к группе hdf5 в наборе данных SVHN?

Во-первых, есть небольшая разница в выводе ваших двух методов. Способ 1: возвращает полный массив (имя закодированного файла)
Способ 2: возвращает только первый элемент (символ) массива

Давайте разберем ваш код, чтобы понять, что у вас есть.
Первая часть посвящена h5py объектам данных.

f['digitStruct'] -> возвращает объект h5py группа
f['digitStruct']['name'] -> возвращает объект h5py набор данных
f['digitStruct']['name'].name -> возвращает имя (путь) объекта набора данных

Примечание:
Набор данных /digitStruct/name содержит «Ссылки на объекты». Каждая запись массива является указателем на другой объект h5py (в данном случае на другой набор данных). Например (пробелы используются для обозначения двух ссылок на объекты):
f[ f['digitStruct']['name'][0][0] ] -> возвращает объект, указанный в [0][0]
Итак, внешний f[ obj_ref ] работает так же, как и другие ссылки на объекты.

В случае f['digitStruct']['name'][0][0] это объект, указывающий на набор данных /#refs#/b Другими словами, f['digitStruct']['name'][0][0] ссылается на тот же объект, что и: f['#refs#']['b'] или f['/#refs#/b']

Вот вам и ссылки на объекты h5py.
Продолжим получать данные из этой ссылки на объект, используя Способ 1.

f[f['digitStruct']['name'][0][0]].value -> возвращает весь набор данных /#refs#/b в виде массива NumPy.

Однако dataset.value устарел, а индексация NumPy предпочтительнее, например: f[f['digitStruct']['name'][0][0]][:] (чтобы получить весь массив)

Примечание: оба они возвращают весь массив закодированных символов. На данный момент получение имени — это функциональность Python и NumPy. Используйте это, чтобы вернуть имя файла в виде строки:
f[f['digitStruct']['name'][0][0]][:].tostring().decode('ascii')

Теперь давайте деконструируем ссылку на объект, которую вы использовали для Способ 2.

f['digitStruct']['name'].value -> возвращает весь набор данных /digitStruct/name в виде массива NumPy. Он имеет 13 068 строк со ссылками на объекты.

f['digitStruct']['name'].value[0] -> первая строка

f['digitStruct']['name'].value[0].item() -> копирует этот элемент массива в скаляр python

Итак, все они указывают на один и тот же объект:
Способ 1: f['digitStruct']['name'][0][0]
Способ 2: f['digitStruct']['name'].value[0].item()
И оба они такие же, как f['#refs#']['b'] или f['/#refs#/b'] в этом примере.

Как и в методе 1, получение строки — это функциональность Python и NumPy.

f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()][:].tostring().decode('ascii')

Да, ссылки на объекты сложны....
Моя рекомендация:
Извлеките массивы NumPy из объектов, используя индексирование NumPy вместо .value (как показано в модифицированном методе 1 выше).

Пример кода для полноты. Промежуточные операторы печати, используемые для демонстрации того, что происходит.

import h5py

# Both of these methods read the name of the 1st
# image in svhn dataset
f = h5py.File('test_digitStruct.mat','r')
print (f['digitStruct'])
print (f['digitStruct']['name'])
print (f['digitStruct']['name'].name)

# method 1
print('\ntest method 1')
print (f[f['digitStruct']['name'][0][0]])
print (f[f['digitStruct']['name'][0][0]].name)
#  both of these get the entire array / filename:
print (f[f['digitStruct']['name'][0][0]].value)
print (f[f['digitStruct']['name'][0][0]][:]) # same as .value above
print (f[f['digitStruct']['name'][0][0]][:].tostring().decode('ascii'))

# method 2
print('\ntest method 2')
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()]) 
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()].name) 

# this only gets the first array member / character:
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()].value[0][0])
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()].value[0][0].tostring().decode('ascii'))
#  this gets the entire array / filename:
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()][:])
print (f[f['digitStruct']['name'].value[0].item()][:].tostring().decode('ascii'))

Вывод последних двух операторов печати для каждого метода идентичен:

[[ 49]
 [ 46]
 [112]
 [110]
 [103]]
1.png