小编Kri*_*arg的帖子

我正在研究深度学习，并尝试使用CAFFE-Python来实现它。有人能告诉我们如何在输入层中为每个节点分配权重，而不是在caffe中使用权重填充吗？

我正在为带有标签的图像创建 lmdb 数据库。我的代码如下：

 with in_db.begin(write=True) as in_txn:
    for in_idx, img_path in enumerate(X):
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
        #print(Y_gender[in_idx])
        label = int(Y_gender[in_idx])
        datum = make_datum(img, label)
        in_txn.put('{:0>8d}'.format(in_idx), datum.SerializeToString())
        #print '{:0>8d}'.format(in_idx) + ':' + img_path
in_db.close()

我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "create_lmdb_faces.py", line 40, in <module>
in_txn.put('{:0>8d}'.format(in_idx), datum.SerializeToString())
lmdb.Error: mdb_txn_commit: Input/output error

我该如何修复这个错误？