【发布时间】:2017-10-12 01:47:16
【问题描述】:
我有几个数据库,我需要在 NVIDIA DIGITS 上对它们进行分类。但是将我的大数据导入DIGITS需要很多时间(2-4天)!!! 想象一下,我已将 2 个图像集转换为 .lmdb 格式,例如:
data1 data2
--> folder train1_db: data.mdb, lock.mdb --> folder train2_db: data.mdb, lock.mdb
--> folder val1_db: data.mdb, lock.mdb --> folder val2_db: data.mdb, lock.mdb
--> mean.binaryproto --> mean.binaryproto
--> some other txt files... --> some other txt files...
现在我需要连接这两个 .lmdb 数据库并节省时间。所以我在 python 中分别从Merge two LMDB databases for feeding to the network (caffe)
我有第三个数据集,其中包含:train_db 和 val_db 文件夹,每个文件夹都包含上面的 data.mdb 和 lock.mdb 文件。
data3
--> folder train3_db: train1_db + train2_db
--> folder va3_db: val_db + va2_db
我需要将这些导入到 DIGITS 中,以便在它们上训练网络。
我的问题是:
1- 我应该在image LMDB 部分中导入folders train_db 和 val_db 吗?
2- 我搜索了label LMDB,但我不明白我应该在这部分做什么。你能清楚地解释我应该怎么做吗?
非常感谢您的帮助。
【问题讨论】:
标签: caffe nvidia-digits