在python中使用lmdb linux中,可以使用指令 pip install lmdb 安装lmdb包. ---- lmdb 数据库文件生成 增 改 删 查 1.生成一个空的lmdb数据库文件 # -*- coding: utf-8 -*- import lmdb # 如果train文件夹下没有data.mbd或lock.mdb文件,则会生成一个空的,如果有,不会覆盖 # map_size定义最大储存容量,单位是kb,以下定义1TB容量 env = lmdb.open("./train&qu

caffe中可以采取lmdb健值数据库的方式向网络中输入数据. 所以操作lmdb就围绕"键-值"的方式访问数据库就好了. Write 我们可以采用cv2来读入自己的图像数据,采用datum格式来存储数据. Datum is a Google Protobuf Message class used to store data and optionally a label. A Datum can be thought of a as a matrix with three dimensi

import lmdb lmdb_img_name = "test.lmdb" env = lmdb.open(lmdb_img_name, map_size=1e6) with env.begin(write=True) as txn: txn.put("key", "xxxxxxxxxxxxxxxxxx") txn.put("key2", "?") txn.put("key3", &

LMDB is the database of choice when using Caffe with large datasets. This is a tutorial of how to create an LMDB database from Python. First, let’s look at the pros and cons of using LMDB over HDF5. Reasons to use HDF5: Simple format to read/write. R

在python中使用lmdb linux中,可以使用指令pip install lmdb安装lmdb包. 生成一个空的lmdb数据库文件 # -*- coding: utf-8 -*- import lmdb # 如果train文件夹下没有data.mbd或lock.mdb文件,则会生成一个空的,如果有,不会覆盖 # map_size定义最大储存容量,单位是kb,以下定义1TB容量 env = lmdb.open("./train",map_size=1099511627776) en

LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库),它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件: LMDB文件可以同时由多个进程打开,具有极高的数据存取速度,访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可. 让系统访问大量小文件的开销很大,而LMDB使用内存映射的方式访问文件,使得文件内寻址的开销非常小,使用指针运算就能实现.数据库单文件还能减少数据集复制/传输过程的开销. 在py

CRNN简介 CRNN由 Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao提出,2015年7月发表论文:"An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition",链接地址:https://arxiv.org/abs/1507.05717v1 CRNN(卷积循环神经网络)集成了卷积神

caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码

链接 LMDB is the database of choice when using Caffe with large datasets. This is a tutorial of how to create an LMDB database from Python. First, let’s look at the pros and cons of using LMDB over HDF5. Reasons to use HDF5: Simple format to read/write

LMDB介紹 Caffe使用LMDB來存放訓練/測試用的數據集,以及使用網絡提取出的feature(為了方便,以下還是統稱數據集).數據集的結構很簡單,就是大量的矩陣/向量數據平鋪開來.數據之間沒有什麼關聯,數據內沒有復雜的對象結構,就是向量和矩陣.既然數據並不復雜,Caffe就選擇了LMDB這個簡單的數據庫來存放數據. LMDB的全稱是Lightning Memory-Mapped Database,閃電般的內存映射數據庫.它文件結構簡單,一個文件夾,裡面一個數據文件,一個鎖文件.數據隨意複製

PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 对于数据库的了解较少,文章中大部分的介绍主要来自于各种博客和LMDB的文档,但是文档中的介绍,默认是已经了解了数据库的许多知识,这导致目前只能囫囵吞枣,待之后仔细了解后再重新补充内容. 背景介绍 文章https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824中介绍了使用LMDB的原因: Caffe使用L

http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ https://lmdb.readthedocs.org/en/release/ https://github.com/BVLC/caffe/issues/1698#issuecomment-70211045 lmdb的安装:https://lmdb.readthedocs.org/en/release/ lmdb的一些封装函数:http://nbviewer.jupyter.org/g

1.列表/数组/numpy/Pandas Python list 初始化技巧   (2018-12-27 11:54) python3 sort list   (2019-05-23 14:52) Python 排序和numpy排序,得到排序后索引序列(及源list的序列)   (2019-01-17 17:29) Python list和 np.Array 的转换关系   (2019-02-26 20:24) Python 全排列combinations和permutations函数   (2

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解

Caffe实现概述 目录 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义 三.网络微调技巧 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 一.caffe配置文件介绍 二.标准层的定义   三.网络微调技巧 其中,multistep最为常用 四.Linux脚本使用及LMDB文件生成 五.带你设计一个Caffe网络,用于分类任务 下面: 使用pycaffe生成solver配置 使用pycaffe生成caffe测试网络和训练网络 数据集下载: # demoCaf

1.概述 1.1前言 最近在存储字模图像集的时候,需要学习LMDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此. 1.2环境 使用win7,Python 3.5.2. 2.SQLite 2.1准备 SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件.Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可. 2.2操作流程 概括地讲,操作SQLite的流程是: ·通过sqlite3.open()创建与数据库文件的连接对象connectio

1. getaddrinfo简介getaddrinfo可解析得到IPv6地址,而gethostbyname仅能得到IPv4地址.getaddrinfo在Python的socket包中,以下为python官网对getaddrinfo的解释:转自:http://docs.python.org/2/library/socket.html >>>getaddrinfo(host, port [, family, socktype, proto, flags]) (family, socktype

caffemodel是二进制的protobuf文件,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载"caffemodel"作为网络初始参数取值,然后在此基础上更新.使用方式往往是:同时给定solver的prototxt文件,以及caffemodel权值文件,然后从solver创建网络,并从caffemodel读取网络权值的初值.能否不加载solver的prototxt,只加载caffemodel并看看它里面都有什么东

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M