• 本文目录导读：
• 1、什么是LMDB？
• 2、为什么要使用LMDB？
• 3、如何使用LMDB？
• 4、如何将LMDB用于Caffe？

Caffe是一款深度学习框架，它的优势在于速度快、易于使用和扩展性强。如果你想要进入深度学习领域，那么Caffe是一个不错的选择。但是，对于初学者来说，很多时候都会遇到各种问题。本文将介绍如何使用LMDB格式读写数据。

什么是LMDB？

LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种高效的键值存储数据库，它能够在磁盘上存储大量数据，并且可以通过内存映射技术快速访问这些数据。

为什么要使用LMDB？

当我们需要处理大量的图像或其他类型的数据时，我们需要将这些数据加载到内存中进行处理。然而，在实际应用中，我们可能无法将所有的数据都加载到内存中。因此，在这种情况下，我们需要一种高效地从磁盘上读取和写入大量数据的方法。

如何使用LMDB？

首先，在Python中安装py-lmdb库：

“`python

pip install lmdb

“`

接下来，请参考以下代码示例来创建一个数据库并向其中添加一些键值对：

import lmdb

env = lmdb.open(‘mylmdb’, map_size=int(1e12))

with env.begin(write=True) as txn:

txn.put(b’key1′, b’value1′)

txn.put(b’key2′, b’value2′)

在这个示例中，我们打开了一个名为“mylmdb”的数据库，并向其中添加了两个键值对。请注意，这些键和值都必须是字节串（即以“b”开头）。

接下来，让我们看一下如何从数据库中读取数据：

with env.begin() as txn:

value = txn.get(b’key1′)

print(value)

在这个示例中，我们使用txn.get()方法从数据库中读取了一个键对应的值。请注意，在此代码块内部没有使用write=True标志。

如何将LMDB用于Caffe？

现在，我们已经知道如何创建和读取LMDB格式的数据。接下来，请参考以下代码示例以将其用于Caffe：

import caffe

from caffe.proto import caffe_pb2

# Open the LMDB database for reading.

lmdb_env = lmdb.open(‘path/to/lmdb’)

# Create a cursor object to iterate over the data.

lmdb_txn = lmdb_env.begin()

lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor()

# Iterate over the data and add it to a list of Datum objects.

datum_list = []

for key, value in lmdb_cursor:

datum = caffe_pb2.Datum()

datum.ParseFromString(value)

datum_list.append(datum)

# Convert the list of Datum objects into an array of NumPy arrays.

data = np.array([datum.float_data for datum in datum_list])

在这个示例中，我们打开了一个LMDB数据库，并使用游标对象从中迭代数据。然后，我们将每个值转换为一个Datum对象，并将其添加到一个列表中。最后，我们将该列表转换为NumPy数组。

本文介绍了如何使用LMDB格式读写数据，并演示了如何在Caffe中使用它们。如果您对深度学习和Caffe感兴趣，那么请尝试使用LMDB来处理大量的图像或其他类型的数据。