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我试图了解如何在 Caffe 中解释数据。
为此,我查看了 Minst Tutorial
查看输入数据定义:
layers {
name: "mnist"
type: DATA
data_param {
source: "mnist_train_lmdb"
backend: LMDB
batch_size: 64
scale: 0.00390625
}
top: "data"
top: "label"
}
0801101C181C229006
00000000000000000000000000000000000000000000000000000000
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00000000000054B99F973C2400000000000000000000000000000000
000000000000DEFEFEFEFEF1C6C6C6C6C6C6C6C6AA34000000000000
00000000000043724872A3E3FEE1FEFEFEFAE5FEFE8C000000000000
000000000000000000000011420E4343433B15ECFE6A000000000000
00000000000000000000000000000000000053FDD112000000000000
000000000000000000000000000000000016E9FF5300000000000000
000000000000000000000000000000000081FEEE2C00000000000000
000000000000000000000000000000003BF9FE3E0000000000000000
0000000000000000000000000000000085FEBB050000000000000000
00000000000000000000000000000009CDF83A000000000000000000
0000000000000000000000000000007EFEB600000000000000000000
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0000000000000000000079FEFEDB2800000000000000000000000000
0000000000000000000079FECF120000000000000000000000000000
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最佳答案
我意识到 Protocol Buffer 必须在这里发挥作用。因此,我尝试针对 caffe.proto 中定义的某些类型对其进行反序列化。 .
基准 似乎是完美的搭配:
{Caffe.Datum}
Channels: 1
Data: {byte[784]}
Encoded: false
FloatData: Count = 0
Height: 28
Label: 7
Width: 28
The conventional blob dimensions for data are number N x channel K x height H x width W. Blob memory is row-major in layout so the last / rightmost dimension changes fastest. For example, the value at index (n, k, h, w) is physically located at index ((n * K + k) * H + h) * W + w.
关于Caffe:了解 blob 的预期 lmdb 数据结构,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29529959/
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我正在尝试将数据写入 lmdb 数据库(引用来自 caffe/tools/convert_imageset.cpp)。控制台中没有错误,但 .mdb 文件的文件大小保持为零,即没有数据写入文件,但创建
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!