NVIDIA Digitsで使用するトレーニング/検証LMDBを作成しようとしていますが、良い例やチュートリアルは見つかりません。PythonでNVIDIA Digitsのトレーニング/検証LMDBを作成する
私はLMDBデータベースを作成する方法を理解していますが、データを正しくフォーマットする方法は不明です。 channels/width/height/dataを設定してcaffe_pb2 Datumを使ってイメージを作成し、保存する方法を学びます。
しかし、ラベルLMDBを作成するにはどうすればよいですか？私はまだCaffe Datumを使用しますか？もしそうなら、私はチャンネル/幅/高さを何に設定するのですか？単一のバリューラベルを持っていれば動作しますか？
ありがとう
DIGITSは実際にはLMDBのデータのみをサポートしています。 LMDBキー/ヴァル・ストア内の各値は、必要な桁に構築済みLMDBをアップロードする際カフェ測地系は、単一の数値ラベル（datum.label）を可能にもかかわらず3
に次元の数を制限Caffe Datum、でなければなりませんラベルに別のデータベースを指定します。 1つの数値ラベルしか持たない場合（1つのDBですべてを実行できたため）、それは非効率的ですが、他のラベルタイプより一般的でスケーラブルです。
申し訳ありませんが、あなたはこれが現在よく文書化されていないことは間違いありません。
なぜHDF5データをサポートしていませんか？ – Shai
（1）CaffeのHDF5サポートは気にせず、（2）TorchをLMDBから読み取らせるには多大な労力を要しませんでした。 フレームワークを追加するにつれて、各フレームワークのLMDB + caffe.datumをサポートすることはますます難しくなり、デフォルトではCaffe以外の各フレームワークが使用する形式を選択しようとします。 –
あなたは[ 'convert_imageset']を見てきました。ここではあなたがその気なら、あなたがインスピレーションのために閲覧することができ、いくつかのソースファイルがあります（http://stackoverflow.com/questions/31427094/guide-to-use-convert-imageset-cpp/31431716#31431716）？ – Shai
私はしていません。今はイメージを使っています。しかし、これは主に、動作するかどうかをテストするためのものです。将来の私の実際の仕事は画像上ではなく、別の特徴ベクトル上にあるので、私は物事がどのように準備中であるのか理解したいのですが！ – AdmiralJonB