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connection； 通过connection.cursor()创建光标对象cursor...这里conn是与数据库文件test.db的连接对象，c是conn的光标对象，通过c.execute()执行建表操作，创建了简单的学生信息表（学号，名字），通过conn.commit()提交，最后用conn.close...conn.open()发现文件不存在时会自动创建，这里使用了文件“test.db”，也可以使用“:memory:”建立内存数据库。...做的事情还是非常简单易懂的，向学生信息表中插入（1，Alice）、（2，Bob）、（3，Peter）三条记录，删除（1，Alice），修改（3，Peter）为（3，Mark）。 “?”...注意用txn = env.begin()创建事务时，有write = True才能够写数据库。 4.3.3 查询 查单条记录用get(key)，遍历数据库用cursor。
但是在上个笔记中，使用的都是作者提供好的脚本文件，完全就是按照教程跑了一下提供的demo。...二、图片数据转换成db(leveldb/lmdb)文件 1.概述 在深度学习的实际应用中，我们经常用到的原始数据是图片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能图片的大小还不一致...而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb)文件？ ...我们定义1标签是猫的标签，2标签是自行车的标签。很显然，如果就这么两个图片我们手写一个图片列表清单txt文件即可，但是如果是很多图片，我们又该如何处理呢？ ...程序调用opencv库中的imread()函数来打开图片，默认为false backend:需要转换成的db文件格式，可选为leveldb或lmdb,默认为lmdb resize_width/resize_height
数据集的lmdb 将数据集转换成lmdb实际上就是一条条地将img和label的key-value形式写进lmdb中 img数据在lmdb中是以二进制形式存储的 遍历lmdb中的数据 import cv2...中读取图片 import cv2 import lmdb import numpy as np env = lmdb.open('....中读取label 虽然直接print value就能看到label值了，但它是b’Angles’ 形式的，这种形式也就是bytes 对象形式，要想转成字符串要加.decode import cv2 import...中写入数据 写入图片和label import lmdb image_path = './4.jpg' label = 'cat' env = lmdb.open('lmdb_dir') cache...= {} # 存储键值对 with open(image_path, 'rb') as f: # 读取图像文件的二进制格式数据 image_bin = f.read() # 用两个键值对表示一个数据样本
简述 lmdb是一种轻量级的数据库，caffe中主要就是使用lmdb模块来进行图像数据集的保存。...，他的目的只是为了快速的索引和存取。...由于caffe是将图像以他自带的数据类型的形式传入lmdb中的，因此我们必须结合caffe的数据类型才能完成读取和使用。...因此我们需要在读入普通图像的时候将他转置一下存入datum中，或者在外面增加一层。 读取数据文件 读取上面生成的数据文件。...datum.ParseFromString(value) #从value中读取datum数据 label = datum.label #获取标签以及图像数据
，放到MobileNet-SSD目录下，比如说，你是在coco预训练模型上训练的话，可以把coco的标签文件复制过来，将其中与你的目标类（比如我的目标类是Cattle）相近的类（比如Coco中是Cow）...create_data.sh # 将图片转为lmdb的脚本 ├── create_list.py # 根据ImageSets里的数据集划分文件，生成jpg和xml的对应关系文件到coco_cattle目录下...├── lmdb # 手动创建这个目录 │ ├── coco_cattle_minival_lmdb # 自动创建的，由图片和标签转换来的LMDB文件 │ ├── coco_cattle_testdev_lmdb...中的数据集划分，创建训练集和测试集的lmdb，这里对coco的create_data.sh做了一点修改： cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd...所以改了其中的几个文件来读标签和画检测框，将其中跟tf相关的代码去掉。
目录下，比如说，你是在coco预训练模型上训练的话，可以把coco的标签文件复制过来，将其中与你的目标类（比如我的目标类是Cattle）相近的类（比如Coco中是Cow）改成对应的名字，并用它的label...create_data.sh # 将图片转为lmdb的脚本 ├── create_list.py # 根据ImageSets里的数据集划分文件，生成jpg和xml的对应关系文件到coco_cattle目录下...├── lmdb # 手动创建这个目录 │ ├── coco_cattle_minival_lmdb # 自动创建的，由图片和标签转换来的LMDB文件 │ ├── coco_cattle_testdev_lmdb...中的数据集划分，创建训练集和测试集的lmdb，这里对coco的create_data.sh做了一点修改： cur_dir=$(cd $( dirname ${BASH_SOURCE[0]} ) && pwd...所以改了其中的几个文件来读标签和画检测框，将其中跟tf相关的代码去掉。
http://www.jianshu.com/p/66496c8726a1 4.1 准备 学习LMDB的时候不禁想到知乎上的提问“有哪些名人长期生活在其他名人的光环下”，说实话感觉查它的人基本都是为了用...4.2 操作流程 概况地讲，操作LMDB的流程是： 通过env = lmdb.open()打开环境 通过txn = env.begin()建立事务 通过txn.put(key, value)进行插入和修改.../usr/bin/env python import lmdb env = lmdb.open("students"); 运行一下，查看当前目录的变化： ?...set_env.py 可以看到当前目录下多了students目录，里面有data.mdb和lock.mdb两个文件。...4.3.3 查询 查单条记录用get(key)，遍历数据库用cursor。
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。...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。...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）。...然后，创建数据库环境，创建并打开数据库： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 if (db_backend == "lmdb") { // lmdb LOG...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 *)。
学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。...（leveldb/lmdb)文件 首先，在examples下面创建一个myfile的文件夹，来用存放配置文件和脚本文件。...运行成功后，会在 examples/myfile下面生成两个文件夹img_train_lmdb和img_test_lmdb，分别用于保存图片转换后的lmdb文件。 ?...四、创建模型并编写配置文件 模型就用程序自带的caffenet模型，位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件，复制到myfile文件夹内...我的是gpu+cudnn运行500次，大约8分钟，精度为95%。 ? 分类: caffe 标签: caffe
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。...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。...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）。...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;...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 *)。
，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。...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。...在文章http://shuokay.com/2018/05/14/python-lmdb/中类似提到： 为什么要把图像数据转换成大的二进制文件？ 简单来说，是因为读写小文件的速度太慢。...一个环境可能包含多个数据库，所有数据库都驻留在同一共享内存映射和基础磁盘文件中。要写入环境，必须创建事务（Transaction）。...环境中的所有数据库共享相同的文件。因为描述符存在于主数据库中，所以如果已经存在与数据库名称匹配的 key ，创建命名数据库的尝试将失败。此外，查找和枚举可以看到key 。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database，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python中使用lmdb： linux中，可以使用指令‘pip install lmdb’ 安装lmdb包。 1....生成一个空的lmdb数据库文件 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
生成 caffe中模型的定义，主要是修改 caffe Alexnet 训练文件train_val.prototxt ，以及训练参数文件solver.prototxt ，还有部署文件deploy.prototxt...训练，验证数据lmdb生成 对图片进行预处理包括直方图均衡化（Histogram equalization）以及resize到指定的大小,并生成lmdb格式，图片以及对于的标签（label） 按照一定的比例生成...) pass 下面是实践的运行截图（这个代码好早前就运行了，这次写bolg做了一些处理）下面是一个三分类的目录（前面做过十几中的分类，这里写bolg，做了简化） 类别标签是： ad_text...---- 2. caffe中模型的配置文件的定义以及说明 ---- 2.1 训练模型定义 caffe中模型的定义，主要是修改 caffe Alexnet 训练文件train_val.prototxt...本地测试以及从数据库获取url测试然后将结果写到数据库中 ---- 4.1 测试基类文件predict_base.py 为了保证代码的模块性，测试的便捷性，这个基类提供给测试本地文件以及数据库文件调用
数据格式LMDB文件制作 convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。...Status API Training Shop Blog About 生成多标签数据格式HDF5 前面讲到的是LMDB，在Caffe中，如果使用LMDB数据格式的话，默认是只支持“图像+整数单标签”这种形式的数据的...因此建议的方法是将图像存储为LMDB格式，而多标签存储为HDF5格式。...图像数据转换为LMDB格式 制作流程与前面思路一致，准备图像文件名列表list.txt，需要注意的是因为我们将多标签的值与图像的存储分开，对于图像我们可以不写对应的Label值。...hdf5文件 h5_file = h5py.File(hdf5_file_name, 'w') # 此处'multi_label'和网络定义文件中HDF5Data层的top名字是一致的
由于Caffe使用的存储图像的数据库是lmdb，因此有时候需要对lmdb文件进行操作，本文主要讲解如何用Python合并lmdb文件。没有lmdb支持的，需要用pip命令安装。...pip install lmdb 代码及注释如下： # coding=utf-8 # filename: merge_lmdb.py import lmdb # 将两个lmdb文件合并成一个新的lmdb...# env代表Environment, txn代表Transaction # 打开lmdb文件，读模式 env_1 = lmdb.open(lmdb1) env_2 = lmdb.open...(lmdb2) # 创建事务 txn_1 = env_1.begin() txn_2 = env_2.begin() # 打开数据库 database_1 =...的目录 lmdb1 = fr.readline().strip() # lmdb2的目录 lmdb2 = fr.readline().strip() # result lmdb
图片放在不同的文件夹之下，注意图片的size需要规约到统一的格式，不然计算均值文件的时候会报错。 ? 2、将内容生成列表放入txt文件中。两个txt文件，train训练文件、val测试文件。...其中如果出现，根据图片中的名字进行定位重命名的话，可以看一下博客：Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件 该博客中教你用linux的命令通过抓取一些关键词...注意：Train.txt文件最好是以标签0的图片开始，作为第一张这样会比较好。 2、图片名称需要规范成统一的格式吗？ 图片名称倒是没有严格规定，但是呢，有规定方便你日后查找。...---- 二、利用create_imagenet.sh生成LMDB文件 Caffe中需要固定的格式，所以需要利用create_imagenet.sh生成LMDB文件。...参考博客：（原）caffe中通过图像生成lmdb格式的数据 ---- 4、h5py格式数据 Lmdb是一张图片一个标签，但是如果是人脸识别这样的，一张图片要输入4个，那么则需要使用h5py格式数据。
Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04 一、前言 了解到上一篇笔记的内容，就可以尝试自己编写python程序生成prototxt文件了，当然也可以直接创建文件进行编写...之前已说过cifar10是使用cifar10_quick_solver.prototxt配置文件来生成model。...，第四行的net参数，指定了训练时使用的prototxt文件。...= caffe_root + "img_train.lmdb" #train.lmdb文件的位置 mean_file = caffe_root +...= caffe_root + "train.lmdb" #train.lmdb文件的位置 test_lmdb = caffe_root +
/examples/cifar10/cifar10_test_lmdb文件，这样做的目的是为了再次生成lmdb文件做准备，将上一次生成的文件删除，重新生成lmdb文件。随后，使用..../build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin工具将/data/cifar10中的原始图片转换成lmdb文件并将其保存到/examples/cifar10文件中...cifar10_train_lmdb：用于Caffe训练的lmdb文件 cifar10_test_lmdb：用于Caffe测试的lmdb文件 mean.binaryproto：根据cifar10_train_lmdb...由于作者已经给出了这个文件，因此我们不需要进行编写了，当然如果想要创建自己的模型训练数据，学习prototxt配置文件的编写就显得尤为重要了。...对比CPU和GPU硬件加速，只需要简单地更改所有’cifar*solver.prototxt’(*是通配符)文件中的第一行solver_mode即可，solver_mode: CPU就是用CPU进行训练
/examples/mnist/train_lenet.sh MNIST database,一个手写数字的图片数据库,每一张图片都是0到9中的单个数字。...个,测试样本10000个.训练样本和测试样本中,employee和student写的都是各占一半.60000个训练样本一共大概250个人写的.训练样本和测试样本的来源人群没有交集....将第一步下载好的文件，转换成lmdb格式，保存在examples/mnist 目录下。 最终会出现下面的两个文件： ? ./examples/mnist/train_lenet.sh #!...这个proto文件的规则来训练，如果使用CPU的话，需要将最后一行的solver_mode改为CPU。...今天在 centos 上安装 caffe，实在太费劲了…… 我在编译的时候，把 leveldb 和 lmdb 全部都取消了，这就导致 MNIST 的数据格式不能识别！解决方法：更改配置，重新编译。
Python 创建LMDB/HDF5格式数据 LMDB格式的优点： - 基于文件映射IO（memory-mapped），数据速率更好 - 对大规模数据集更有效....HDF5的特点： - 易于读取 - 类似于mat数据，但数据压缩性能更强 - 需要全部读进内存里，故HDF5文件大小不能超过内存，可以分成多个HDF5文件，将HDF5子文件路径写入txt中...LMDB创建 import numpy as np import lmdb import caffe lmdb_file = '/path/to/data_lmdb' N = 1000 # 准备 data...import h5py import numpy as np # 创建HDF5文件 imgsData = np.zeros((10,3,224,224)) # Images labels...= range(10) # Labels f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') # 创建一个h5文件 f['data'] = imgsData
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