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

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

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

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

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

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

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

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

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", &

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

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

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

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

昨天在mac上折腾了一天都没有安装成功,晚上在mac上装了一个ParallelDesktop虚拟机,然后装了linux,十分钟就安装好了,我也是醉了＝.＝ 主要过程稍微记录一下: 1.安装BLAS sudo apt-get install libatlas-base-dev 2.安装依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程,自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用,没有实际的功能. 1) Python layer 在caffe目录结构中放哪? 下图是caffe的目录结构,在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下 2)Python layer内容 我给这一个python layer取名为test_python_layer.py,其内容为 import caffe imp