由于c++速度快,所以一般写入数据我调用c++借口,而读取数据使用c++也行,但有时候Python在某方面方便,所以通过使用python借口仅仅对lmdb文件读取,处理数据是图片
import lmdb import numpy as np import cv2 lmdb_file = "/home/rui/demo" lmdb_env = lmdb.open(lmdb_file) lmdb_txn = lmdb_env.begin() lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor() for key, value in lmdb_cursor: img = cv2.imdecode(np.fromstring(value, np.uint8), 3); cv2.imshow("demo", img) cv2.waitKey(0)
补充知识:Python解析lmdb格式mnist数据集
背景
HDF5和LMDB都是Cafffe中常用的数据库。相对来说,HDF5的读写格式简单;LMDB采用内存-映射文件(memory-mapped files),所以拥有非常好的I/O性能,而且对于大型数据库来说,HDF5的文件常常整个写入内存。
所以HDF5的文件大小就受限于内存大小,当然也可以通过文件分割来解决问题,但其I/O性能就不如LMDB的页缓存(page cachiing)策略了。
MNIST手写数字字符识别实验在deep learning 中经常用到,这里使用Python来获取lmdb格式MNIST数据集中的图片并显示出来
Python读取LMDB
首先确认你安装了lmdb和Caffe的python包(Caffe中的pycaffe)。
pip install lmdb
LMDB采用键值对的存储格式,key就是字符形式的ID,value是Caffe中Datum类的序列化形式。
# -*- coding:utf-8 -*- import caffe from caffe.proto import caffe_pb2 import lmdb import cv2 as cv env = lmdb.open("mnist_train_lmdb", readonly=True) # 打开数据文件 txn = env.begin() # 生成处理句柄 cur = txn.cursor() # 生成迭代器指针 datum = caffe_pb2.Datum() # caffe 定义的数据类型 for key, value in cur: print(type(key), key) datum.ParseFromString(value) # 反序列化成datum对象 label = datum.label data = caffe.io.datum_to_array(datum) print data.shape print datum.channels image = data[0] # image = data.transpose(1, 2, 0) print(type(label)) cv.imshow(str(label), image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() env.close()
运行结果:
读取LMDB数据库中的Datum数据,这里再稍微介绍一下Datum的格式:channels:图片的通道,彩色图有3个通道,灰度图只有1通道,当然也可以用通道数来表示其他意思,比如表示两张图片,每个通道一个单张的图;height:图片(即data)的高;width:图片(即data)的宽;data:图片的数据(像素值);label:图片的label。(datum.channels, datum.height, datum.width)
以上这篇使用python操作lmdb对数据读取的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
python,lmdb数据读取
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]