lmdb

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如何将图像转换为lmdb与咖啡fcn？你知道，用caffe很容易创建自己的图像分类数据集，但是如何为fcn创建自己的数据集语义片段？

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我想通过训练AlexNet在黑白图像上使用Circles（标签：“1”）和 Rectangles（标签：“0 “）。我正在使用1800个训练图像（900个圈和900个矩形）。例如：我train_val.prototxt看起来是这样的： name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data" top: "data"

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写numpy的阵列lmdb

我尝试写一些numpy的阵列在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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写jpeg文件直接到lmdb

我设法写numpy数组到lmdb，但是solution还不是很完美，但实际上我的X只是jpg图像，所以我的问题是如何直接写jpeg文件到lmdb？看起来像pycaffe做类似的事情，但它使用咖啡具体Datum，我需要一些通用的解决方案，无需依赖。

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如何在插入LMDB数据集之前压缩numpy数组？

我有[82,3,780,1024]张量的大小 - 合并82个不同的图像帧 - 以uint8格式。一旦我开始插入这些数据，LMDB在大小方面就会变得疯狂。插入前有没有办法压缩这些张量？对于插入我按照问题here 我找到cv2.encode和cv2.decode一个解决方案，但它并不适用于这类张量AFAIK。

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LMDB中可以存储不同大小的记录，还是需要大小完全相同？

我喜欢在LMDB数据集中以不同大小记录我的图像。存储这些图像是否可行，而不需要调整大小？如果是这样，那么我是否因LMDB中最大可能的记录差距而失去任何空间？因此，例如，如果LMDB中的最大文件是1MB，则每个记录分配1MB，即使实际记录大小也小于此值。

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如何在LMDB中创建数据库？

我正在尝试使用LMDB。在使用pip安装LMDB之后，我尝试了以下方法： import lmdb env = lmdb.open('test001', map_size=1000) 此时我收到以下错误消息。 lmdb.InvalidParameterError: test001: Invalid argument 我确实看到名为test001的文件夹被创建，其中包含一个名为lock.md

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将字符串或枚举放入LMDB中

我想用the lmdb crate将一些数据写入我的数据库。我写一个枚举： enum MyEnum { A { astr: String, bstr: String }, B { i: u32 }, C, } 的lmdb::RwTransaction的put功能如下定义： fn put<K, D>( &mut self, database: D

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NoSQL（Redis）设计建议

我还是NoSQL数据库的新手，多年来一直在使用RDBMS（Oracle，MySQL）。现在，我们正在考虑将我们的一个数据库迁移到内存中的NoSQL DB，并且我们坚持采用最佳设计方法。我们正在考虑Redis，但是否会与另一个Key-value商店（如RocksBD或LMDB）一起使用，或者最好单独使用它们将基于我从您那里得到的建议。（您可以通过完全不同的方法来解决我们的问题。迁移到内存中的N

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Caffe训练LMDB中的钥匙

我是Caffe的新手。文件不清楚我的问题的主题。在LMDB中为Caffe创建培训/测试数据库时，数据库中的密钥对它有什么意义？换句话说，Caffe是否使用来自LMDB密钥的任何信息，还是仅使用关联的值，忽略密钥？我找到的所有例子都建立了一些枚举数据项，并在数据库中放入了（数字转换为字符串，数据）对。 Example： # create database, # open transactio