python - 使用 python 将标签标记为 LMDB 数据中的矩阵

Question

我想在 python 中创建 lmdb 数据，其中标签不是标量，但每个标签是 (1,K) 向量，K 是类的数量。更具体地说，除了相应的类索引为 1 之外，标签向量到处都是零。

我在 python 中测试了以下代码:

with env.begin(write=True) as txn:
    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].tobytes()  # or .tostring() if numpy < 1.9
        datum.label = int(y[i])
        str_id = '{:08}'.format(i)
        txn.put(str_id.encode('ascii'), datum.SerializeToString())
        print i+1

但是我得到了这个错误TypeError: only length-1 arrays can be conversion to Python scalars其中y[i]是一个numpy (1,k)向量如上所述。

我也想知道caffe是否会接受这种格式的标签。

任何帮助将不胜感激

Answer 1

是的，caffe支持将numpy数组转换为datum，然后您可以将datum放入lmdb。

使用caffe.io.array_to_datum(numpy_array)将numpy_array转换为datum，注意numpy_array必须有4个轴，所以如果你想将一个向量放入lmdb中，你应该初始化一个numpy_array 形状为 [1,1,1,M]，而 M 是向量的长度。

here是一个将图像/ map 对写入 lmdb 的工具，可以将其馈送到 caffe 网络。