Caffe中LMDB的使用

http://rayz0620.github.io/2015/05/25/lmdb_in_caffe/

最近做实验,要用Caffe提取CNN特征。官方的extract_feature.bin很好用,但是输出的特征是放在LMDB里的。以前嫌LMDB麻烦,一直都图方便直接用ImageDataLayer来读原始图像。这次绕不过去了,就顺便研究了一下Caffe对LMDB的使用,一些心得写下来和大家分享一下。提取特征的内容下一篇再写。

Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。许多example中提供的输入数据是LMDB格式。使用extract_features.bin提取特征时支持的输出格式之一也是LMDB。LMDB在Caffe的IO功能中有相当重要的地位。因此,搞明白如何存取Caffe的LMDB数据,对于我们使用Caffe是很有帮助的。

LMDB

Caffe使用LMDB来存放训练/测试用的数据集,以及使用网络提取出的feature(为了方便,以下还是统称数据集)。数据集的结构很简单,就是大量的矩阵/向量数据平铺开来。数据之间没有什么关联,数据内没有复杂的对象结构,就是向量和矩阵。既然数据并不复杂,Caffe就选择了LMDB这个简单的数据库来存放数据。

LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database,闪电般的内存映射数据库。它文件结构简单,一个文件夹,里面一个数据文件,一个锁文件。数据随意复制,随意传输。它的访问简单,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。

图像数据集归根究底从图像文件而来。既然有ImageDataLayer可以直接读取图像文件,为什么还要用数据库来放数据集,增加读写的麻烦呢?我认为,Caffe引入数据库存放数据集,是为了减少IO开销。读取大量小文件的开销是非常大的,尤其是在机械硬盘上。LMDB的整个数据库放在一个文件里,避免了文件系统寻址的开销。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。一个几万,几十万文件的数据集,不管是直接复制,还是打包再解包,过程都无比漫长而痛苦。LMDB数据库只有一个文件,你的介质有多块,就能复制多快,不会因为文件多而慢如蜗牛。

Caffe中的LMDB数据

接下来要介绍Caffe是如何使用LMDB存放数据的。 Caffe中的LMDB数据大约有两类:一类是输入DataLayer的训练/测试数据集;另一类则是extract_feature输出的特征数据。

Datum数据结构

首先需要注意的是,Caffe并不是把向量和矩阵直接放进数据库的,而是将数据通过caffe.proto里定义的一个datum类来封装。数据库里放的是一个个的datum序列化成的字符串。Datum的定义摘录如下:

message Datum {
  optional int32 channels = 1;
  optional int32 height = 2;
  optional int32 width = 3;
  // the actual image data, in bytes
  optional bytes data = 4;
  optional int32 label = 5;
  // Optionally, the datum could also hold float data.
  repeated float float_data = 6;
  // If true data contains an encoded image that need to be decoded
  optional bool encoded = 7 [default = false];
}

一个Datum有三个维度,channelsheight,和width,可以看做是少了num维度的Blob。存放数据的地方有两个:byte_datafloat_data,分别存放整数型和浮点型数据。图像数据一般是整形,放在byte_data里,特征向量一般是浮点型,放在float_data里。label存放数据的类别标签,是整数型。encoded标识数据是否需要被解码(里面有可能放的是JPEG或者PNG之类经过编码的数据)。

Datum这个数据结构将数据和标签封装在一起,兼容整形和浮点型数据。经过Protobuf编译后,可以在Python和C++中都提供高效的访问。同时Protubuf还为它提供了序列化与反序列化的功能。存放进LMDB的就是Datum序列化生成的字符串。

Caffe中读写LMDB的代码

要想知道Caffe是如何使用LMDB的,最好的方法当然是去看Caffe的代码。Caffe中关于LMDB的代码有三类:生成数据集、读取数据集、生成特征向量。接下来就分别针对三者进行分析。

生成数据集

生成数据集的代码在examples,随数据集提供,比如MNIST

首先,创建访问LMDB所需的一些变量:

MDB_env *mdb_env;
MDB_dbi mdb_dbi;
MDB_val mdb_key, mdb_data;
MDB_txn *mdb_txn;
...

mdb_env是整个数据库环境的句柄,mdb_dbi是环境中一个数据库的句柄,mdb_keymdb_data用来存放向数据库中输入数据的“值”。mdb_txn是数据库事物操作的句柄,”txn”是”transaction”的缩写。

然后,创建数据库环境,创建并打开数据库:

if (db_backend == "lmdb") {  // lmdb
  LOG(INFO) << "Opening lmdb " << db_path;
  CHECK_EQ(mkdir(db_path, 0744), 0)
      << "mkdir " << db_path << "failed";
  CHECK_EQ(mdb_env_create(&mdb_env), MDB_SUCCESS) << "mdb_env_create failed";
  CHECK_EQ(mdb_env_set_mapsize(mdb_env, 1099511627776), MDB_SUCCESS)  // 1TB
      << "mdb_env_set_mapsize failed";
  CHECK_EQ(mdb_env_open(mdb_env, db_path, 0, 0664), MDB_SUCCESS)
      << "mdb_env_open failed";
  CHECK_EQ(mdb_txn_begin(mdb_env, NULL, 0, &mdb_txn), MDB_SUCCESS)
      << "mdb_txn_begin failed";
  CHECK_EQ(mdb_open(mdb_txn, NULL, 0, &mdb_dbi), MDB_SUCCESS)
      << "mdb_open failed. Does the lmdb already exist? ";
} else {
  LOG(FATAL) << "Unknown db backend " << db_backend;
}

第3行代码为数据库创建文件夹,如果文件夹已经存在,程序会报错退出。也就是说,程序不会覆盖已有的数据库。已有的数据库如果不要了,需要手动删除。第13行处创建并打开了一个数据库。需要注意的是,LMDB的一个环境中是可以有多个数据库的,数据库之间以名字区分。mdb_open()的第二个参数实际上就是数据库的名称(char *)。当一个环境中只有一个数据库的时候,这个参数可以给NULL

最后,为每一个图像创建Datum对象,向对象内写入数据,然后将其序列化成字符串,将字符串放入数据库中:

Datum datum;
datum.set_channels(1);
datum.set_height(rows);
datum.set_width(cols);
for (int item_id = 0; item_id < num_items; ++item_id) {
  image_file.read(pixels, rows * cols);
  label_file.read(&label, 1);
  datum.set_data(pixels, rows*cols);
  datum.set_label(label);
  snprintf(key_cstr, kMaxKeyLength, "%08d", item_id);
  datum.SerializeToString(&value);
  string keystr(key_cstr);

  // Put in db
  if (db_backend == "lmdb") {  // lmdb
    mdb_data.mv_size = value.size();
    mdb_data.mv_data = reinterpret_cast<void*>(&value[0]);
    mdb_key.mv_size = keystr.size();
    mdb_key.mv_data = reinterpret_cast<void*>(&keystr[0]);
    CHECK_EQ(mdb_put(mdb_txn, mdb_dbi, &mdb_key, &mdb_data, 0), MDB_SUCCESS)
        << "mdb_put failed";
  } else {
    LOG(FATAL) << "Unknown db backend " << db_backend;
  }

  if (++count % 1000 == 0) {
    // Commit txn
    if (db_backend == "lmdb") {  // lmdb
      CHECK_EQ(mdb_txn_commit(mdb_txn), MDB_SUCCESS)
          << "mdb_txn_commit failed";
      CHECK_EQ(mdb_txn_begin(mdb_env, NULL, 0, &mdb_txn), MDB_SUCCESS)
          << "mdb_txn_begin failed";
    } else {
      LOG(FATAL) << "Unknown db backend " << db_backend;
    }
  }
}

放入数据的Key是图像的编号,前面补0至8位。需要注意的是18至21行,MDB_val类型的mdb_datamdb_key中存放的是数据来源的指针,以及数据的长度。第20行的mdb_put()函数将数据存入数据库。每隔1000个图像commit一次数据库。只有commit之后,数据才真正写入磁盘。

读取数据集

Caffe中读取LMDB数据集的代码是DataLayer,用在网络的最下层,提供数据。DataLayer采用顺序遍历的方式读取数据,不支持打乱数据顺序,只能随机跳过前若干个数据。

首先,在DataLayerDataLayerSetUp方法中,打开数据库,并获取迭代器cursor_

db_.reset(db::GetDB(this->layer_param_.data_param().backend()));
db_->Open(this->layer_param_.data_param().source(), db::READ);
cursor_.reset(db_->NewCursor());

然后,在每一次的数据预取时,InternalThreadEntry()方法中,从数据库中读取字符串,反序列化为Datum对象,再从Datum对象中取出数据:

Datum datum;
datum.ParseFromString(cursor_->value());

其中,cursor_->value()获取序列化后的字符串。datum.ParseFromString()方法对字符串进行反序列化。

最后,要将cursor_向前推进:

cursor_->Next();
if (!cursor_->valid()) {
  DLOG(INFO) << "Restarting data prefetching from start."
      cursor_->SeekToFirst();
}

如果cursor->valid()返回false,说明数据库已经遍历到头,这时需要将cursor_重置回数据库开头。

不支持样本随机排序应该是DataLayer的致命弱点。如果数据库的key能够统一,其实可以通过对key随机枚举的方式实现。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏Google Dart

Flutter 构建完整应用手册-图片 顶

显示图像是大多数移动应用程序的基础。 Flutter提供Image小部件以显示不同类型的图像。

2022
来自专栏marsggbo

Udacity并行计算课程笔记-The GPU Programming Model

一、传统的提高计算速度的方法 faster clocks (设置更快的时钟) more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的...

2587
来自专栏数据派THU

独家 | 手把手教数据可视化工具Tableau

前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为B...

6157
来自专栏专知

Tensorflow Eager Execution入门指南

本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行...

55013
来自专栏机器之心

快速开启你的第一个项目:TensorFlow项目架构模板

3077
来自专栏aCloudDeveloper

Mobility Model and Routing Model about the ONE

ONE主要的功能是节点的移动,节点间的相遇情况,路由情况以及消息的处理机制。下面简要介绍下目前ONE自带的六种移动模型和六种路由模型。 Mobility Mod...

1889
来自专栏量子位

TensorFlow 1.2正式发布,新增Python 3.6支持

王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.2.0今日正式发布。 主要功能和改进点: 在Windows系统下新增对Pyt...

3474
来自专栏生信技能树

第3篇:用MACS2软件call peaks

Peak calling即利用计算的方法找出ChIP-seq或ATAC-seq中reads富集的基因组区域。

1.1K4
来自专栏SIGAI学习与实践平台

编写基于TensorFlow的应用之构建数据pipeline

本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_t...

1232
来自专栏图形学与OpenGL

实验2 关系可视化

启动RStudio后,菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2,安装;

1562

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券