让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行(一)——lmdb与protobuf

不论使用何种框架进行CNNs训练,共有3种数据集:

Training Set用于训练网络。

Validation Set用于训练时测试网络准确率。

Test Set用于测试网络训练完成后的最终正确率。

 

Caffe生成的数据分为2种格式:Lmdb和Leveldb。

它们都是键/值对(Key/Value Pair)嵌入式数据库管理系统编程库。

虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍,但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%,更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。

因此lmdb取代了leveldb成为Caffe默认的数据集生成格式。

 

Google Protocol Buffer的安装

Protocol Buffer是一种类似于XML的用于序列化数据的自动机制。

首先在Protocol Buffers的中下载最新版本:

https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads

解压后运行:

./configure
$ make
$ make check
$ make install
pip installprotobuf


添加动态链接库

exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

 

Lmdb的安装

pip install lmdb

要parse(解析)一个protobuf类型数据,首先要告诉计算机你这个protobuf数据内部是什么格式(有哪些项,这些项各是什么数据类型的决定了占用多少字节,这些项可否重复,重复几次),安装protobuf这个module就可以用protobuf专用的语法来定义这些格式(这个是.proto文件)了,然后用protoc来编译这个.proto文件就可以生成你需要的目标文件。

想要定义自己的.proto文件请阅读:

https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto?hl=zh-cn

 

编译.proto文件

protoc--proto_path=IMPORT_PATH --cpp_out=DST_DIR --java_out=DST_DIR--python_out=DST_DIR path/to/file.proto
--proto_path 也可以简写成-I 是.proto所在的路径

输出路径:

--cpp_out 要生成C++可用的头文件,分别是***.pb.h(包含申明类)***.pb.cc(包含可执行类),使用的时候只要include “***.pb.h”

--java_out 生成java可用的头文件

--python_out 生成python可用的头文件,**_pb2.py,使用的时候import**_pb2.py即可

最后一个参数就是你的.proto文件完整路径。


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