Ars*_*tic 6 python machine-learning lmdb caffe pycaffe
我有大约100万张图像放在这个数据集10000中,一次附加到集合中.
我确定map_size与本文的参考文献有关
使用此行创建集合
env = lmdb.open(Path+'mylmdb', map_size=int(1e12)
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每10000个样本使用此行将数据写入文件,其中X和Y是要放入LMDB的数据的占位符.
env = create(env, X[:counter,:,:,:],Y,counter)
def create(env, X,Y,N):
with env.begin(write=True) as txn:
# txn is a Transaction object
for i in range(N):
datum = caffe.proto.caffe_pb2.Datum()
datum.channels = X.shape[1]
datum.height = X.shape[2]
datum.width = X.shape[3]
datum.data = X[i].tostring() # or .tostring() if numpy < 1.9
datum.label = int(Y[i])
str_id = '{:08}'.format(i)
# The encode is only essential in Python 3
txn.put(str_id.encode('ascii'), datum.SerializeToString())
#pdb.set_trace()
return env
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如何编辑此代码,以便将新数据添加到此LMDB而不替换,因为此方法将其替换为相同位置.我用env.stat()检查了生成后的长度.
让我扩展一下我上面的评论。
LMDB 中的所有条目均根据唯一键存储,并且您的数据库已包含i = 0, 1, 2, .... 您需要一种方法来找到每个的唯一键i。最简单的方法是找到现有数据库中最大的键并不断添加到其中。
假设现有的键是连续的,
max_key = env.stat()["entries"]
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否则,更彻底的方法是迭代所有键。(检查一下。)
max_key = 0
for key, value in env.cursor():
max_key = max(max_key, key)
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最后,只需替换for循环的第 7 行,
str_id = '{:08}'.format(i)
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经过
str_id = '{:08}'.format(max_key + 1 + i)
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追加到现有数据库。