lmdb

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如何將圖像轉換爲lmdb與咖啡fcn？你知道，用caffe很容易創建自己的圖像分類數據集，但是如何爲fcn創建自己的數據集語義片段？

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我想通過訓練AlexNet在黑白圖像上使用Circles（標籤：「1」）和 Rectangles（標籤：「0 「）。我正在使用1800個訓練圖像（900個圈和900個矩形）。例如：我train_val.prototxt看起來是這樣的： name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data" top: "data"

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寫numpy的陣列lmdb

我嘗試寫一些numpy的陣列在Python lmdb： import numpy as np import lmdb def write_lmdb(filename): lmdb_env = lmdb.open(filename, map_size=int(1e9)) lmdb_txn = lmdb_env.begin(write=True) X= np.ar

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寫jpeg文件直接到lmdb

我設法寫numpy數組到lmdb，但是solution還不是很完美，但實際上我的X只是jpg圖像，所以我的問題是如何直接寫jpeg文件到lmdb？看起來像pycaffe做類似的事情，但它使用咖啡具體Datum，我需要一些通用的解決方案，無需依賴。

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如何在插入LMDB數據集之前壓縮numpy數組？

我有[82,3,780,1024]張量的大小 - 合併82個不同的圖像幀 - 以uint8格式。一旦我開始插入這些數據，LMDB在大小方面就會變得瘋狂。插入前有沒有辦法壓縮這些張量？對於插入我按照問題here 我找到cv2.encode和cv2.decode一個解決方案，但它並不適用於這類張量AFAIK。

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LMDB中可以存儲不同大小的記錄，還是需要大小完全相同？

我喜歡在LMDB數據集中以不同大小記錄我的圖像。存儲這些圖像是否可行，而不需要調整大小？如果是這樣，那麼我是否因LMDB中最大可能的記錄差距而失去任何空間？因此，例如，如果LMDB中的最大文件是1MB，則每個記錄分配1MB，即使實際記錄大小也小於此值。

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如何在LMDB中創建數據庫？

我正在嘗試使用LMDB。在使用pip安裝LMDB之後，我嘗試了以下方法： import lmdb env = lmdb.open('test001', map_size=1000) 此時我收到以下錯誤消息。 lmdb.InvalidParameterError: test001: Invalid argument 我確實看到名爲test001的文件夾被創建，其中包含一個名爲lock.md

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將字符串或枚舉放入LMDB中

我想用the lmdb crate將一些數據寫入我的數據庫。我寫一個枚舉： enum MyEnum { A { astr: String, bstr: String }, B { i: u32 }, C, } 的lmdb::RwTransaction的put功能如下定義： fn put<K, D>( &mut self, database: D

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NoSQL（Redis）設計建議

我還是NoSQL數據庫的新手，多年來一直在使用RDBMS（Oracle，MySQL）。現在，我們正在考慮將我們的一個數據庫遷移到內存中的NoSQL DB，並且我們堅持採用最佳設計方法。我們正在考慮Redis，但是否會與另一個Key-value商店（如RocksBD或LMDB）一起使用，或者最好單獨使用它們將基於我從您那裏得到的建議。（您可以通過完全不同的方法來解決我們的問題。遷移到內存中的N

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Caffe訓練LMDB中的鑰匙

我是Caffe的新手。文件不清楚我的問題的主題。在LMDB中爲Caffe創建培訓/測試數據庫時，數據庫中的密鑰對它有什麼意義？換句話說，Caffe是否使用來自LMDB密鑰的任何信息，還是僅使用關聯的值，忽略密鑰？我找到的所有例子都建立了一些枚舉數據項，並在數據庫中放入了（數字轉換爲字符串，數據）對。 Example： # create database, # open transactio